液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法

提出了一种新的描述液体火箭发动机系统的定性模型，阐述了系统部件行为模型和结构模型的构建方法，给出了求解基于关系模型诊断问题的推理机制，建立了液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法。以空间推进系统为研究对象进行了实例诊断分析，结果表明：该方法是一种有效的基于定性模型故障诊断方法。     

大飞机机载设备的故障诊断方法

近年来,故障诊断方法在国内外发展很快,并取得了许多理论研究和应用成果。为了能够系统地描述现有的故障诊断方法,本文介绍了机载设备的故障诊断流程;将现有的故障诊断方法分为3类,分别为基于定量模型的故障诊断方法、基于定性模型的故障诊断方法和基于过程历史数据的故障诊断方法;并针对在工程实践和科学研究中遇到的尚待解决的问题,提出了新的研究方向。     

基于混合知识模型和混合推理策略的液体火箭发动机智能故障诊断

以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，围绕着发动机知识的统一处理、定性定量知识的集成与转化以及基于知识的智能故障诊断推理等技术和难点，研究发展了发动机基于混合知识模型和混合推理策略的智能故障诊断方法，并结合实际热试车数据和故障仿真实例进行了验证。研究结果对设计和实现工程实用的液体火箭发动机故障诊断系统具有重要的参考价值。     

FSDG在测控系统下行信道中的诊断应用

针对纯定性SDG（Signed Directed Graph,符号有向图）模型的诊断方法因定量知识的缺失导致虚假解多、分辨率低的问题,将SDG定性模型与定量知识相结合,通过在定性模型中加入模糊隶属度与模糊相容度等定量知识,形成了定性定量集成模式的FSDG（Fussy Signed Directed Graph,模糊符号有向图）深层知识模型;并在此基础上,提出一种基于定性定量知识集成模式的故障诊断方法;最后应用该方法建立了某测站下行信道系统的FSDG诊断模型,并进行了故障诊断仿真.结果表明：该方法有效提高了诊断分辨率,具有诊断结果完备、准确性高的优点.     

基于模型的故障诊断在飞机电源系统中的应用

传统故障诊断方法越来越难以应付更加复杂和智能化的现代飞机电源系统,基于模型诊断方法是为了克服传统诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能故障诊断技术。运用基于模型的故障诊断原理,建立飞机电源系统的定性仿真模型,对飞机电源系统负载故障进行模拟故障诊断,分析电源系统关键部件的故障对关键负载的影响,验证飞机电源系统的可靠性。     

基于定性和定量关系的液体火箭发动机故障诊断

针对定性故障诊断系统的固有缺陷，利用模糊数学知识，在符号有向图上加入定量信息，形成定性定量模型，通过计算和比较被诊断模式对已知故障类型的模式的隶属度来确定系统的故障。该方法比较充分地利用了系统被监测参数的数值资源，对故障模式具有较强的识别和区分能力。     

基于数据驱动的主燃油计量装置故障诊断

为建立主燃油计量装置的故障诊断方法,提出一种基于快速存取记录器（QAR）数据的燃油计量参数估计模型建模方法,并结合液压机械控制装置工作原理,给出了基于燃油计量参数残差设计的主燃油计量装置故障诊断方案。设计基于系统辨识的燃油计量活门位置（FMVP）估计模型,采取降阶处理策略以提高模型的估计精度和动态响应速度,在此基础上给出基于多项式拟合的燃油流量（FF）估计模型。结果表明：所建立的FMVP模型估计残差不超过±2%,FF估计模型残差不超过±5%;该方案能够有效地诊断出燃油计量活门故障、线性可变差动位移传感器故障和热式流量计故障。该方案结构简单,不需要大量的调试技术,提高了故障检测精度,具有工程应用前景。     

基于模型的故障诊断方法在飞船推进系统中的应用

在飞船推进系统的物理和数学模型的基础上,研究了基于模型的故障诊断方法在飞船推进系统中的应用。该方法是某飞船推进系统状态监测与故障诊断专家系统中的关键技术之一。仿真结果表明,这项技术的提出和应用使得根据系统模型对推进系统的不可预知故障进行监测和诊断成为可能。     

故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展

 结合故障预测与健康管理(PHM)的技术发展过程,阐述了PHM的应用价值。论述了PHM技术系统级应用问题,提出了故障诊断与预测的人-机-环完整性认知模型,并依此对蓬勃发展的故障诊断与故障预测技术进行了分类与综合分析,给出了PHM技术的发展图像。针对故障诊断与预测的不确定性特征,对故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,以PHM技术的工程应用为线索,提出了PHM技术发展中的几个问题。     

基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究

本文介绍了基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统模型的构成和实现技术。文章中提出的基于动态链表的QAR数据译码技术为译码各种机型QAR原始数据提供了一种高效的方法。另外,系统将各种诊断知识组成知识库,以译码后的QAR数据为分析对象,以知识库中的知识为判据,最后智能地根据飞行性能,给出故障预测与故障诊断信息。     

基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法

针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图（SDG）的发动机多工况故障诊断方法。 在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理;根据相容通路画出故障传 播路径,运用云模型理论进行定性与定量的转换,计算故障传播路径上每个节点的传播概率,并对未测节点的状态值进行预测,根 据计算结果对每条相容通路进行可能性排序,确定故障源头。根据工况转换矩阵快速得到不同工况下的SDG模型,同时根据具体 工况改变模型阈值,对不同工况下的异常节点进行快速推理预测。发动机气源系统的诊断实例表明：基于云模型SDG的多工况故 障诊断方法可以帮助决策者做出正确的检测策略,快速制定维修措施,能够有效地运用在复杂系统内的故障传播诊断。     

构建航空发动机滑油系统稳态模型

研究模拟不同飞行条件下滑油系统稳态工作对滑油系统的设计和故障诊断具有重要的参考价值。基于部附件特性，提出了依据8个航空发动机性能参数，用向量计算和插值算法取代迭代算法来构建滑油系统稳态模型的方法，并对发动机在海平面、最大工作状态条件下的滑油系统性能参数进行了验证计算。计算结果与设计数据吻合较好，误差在5％以内，表明所建立的稳态模型是有效的。滑油在各轴承腔和齿轮箱中的流量分配随空气压力变化，计算误差主要来自轴承腔和齿轮箱压力分布假设，为进一步提高计算精度，必须建立航空发动机内部空气系统模型。     

基于环境独立机制的静态离散贝叶斯网络参数简化方法

在大型工程系统的应用中,贝叶斯网络节点参数存储量随系统复杂度呈指数增长。针对该问题,综合飞行器故障模式通常采用多输入单输出逻辑门表达,以及故障树具有特殊静态离散贝叶斯网络的特点,提出将环境独立简化方法应用于常用典型逻辑门的贝叶斯网络。通过基本定理证明利用基于环境独立机制的概率树代替传统的条件概率表,可将呈指数增长的条件概率表减少为线性变化,并定量给出简化后节点参数个数的计算表达式。最后,将该方法用于某飞机前轮转弯系统故障诊断模型,通过与节点原条件概率表的比较,表明概率树方法可有效减少计算机内存需要。     

基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术

针对飞机起落架系统，传统健康管理方式存在知识不完备、数据不平衡和模型固化等问题，开展了数字孪生驱动的健康管理技术研究，提出以自更新模型为基础实现故障诊断与预测的数字孪生健康管理框架。从起落架系统物理和行为2个维度建立孪生模型来实现真实系统的数字映射，依托强化学习算法实现数字孪生模型参数的更新，确保孪生模型实时跟踪和反映实体健康状态，并以此为基础设计基于事件的故障诊断和基于粒子滤波的故障预测方案。以起落架收放系统为例完成实验验证，与传统方法相比，本文方法在实时性、准确性和鲁棒性方面表现更优。     

基于模型的航天器推进系统故障诊断

本文设计了基于模型的推进系统的故障诊断系统。根据推进系统的结构和行为模型,分析出各组件所处的工作状态及组件之间的连接关系,利用JMPL建模语言建立了推进系统各组件的定性模型。把推进系统模型和系统场景文件输入给诊断推理引擎,可实现推进系统的实时诊断。诊断结果表明,建立的推进系统模型是准确可靠的,开发的诊断系统能有效地找出故障组件并确定故障组件的状态。     

基于改进的SqueezeNet直升机滚动轴承故障诊断

针对现有基于卷积神经网络的故障诊断方法存在模型参数量和计算量大的问题，提出一种改进的SqueezeNet模型应用于直升机滚动轴承故障诊断。该模型借鉴VGG16模型的思想，在经典的SqueezeNet基础上，采用3个3×3卷积核代替1个7×7卷积核，实现了在相同感知野条件下增加网络容量、增强非线性、减少网络参数量，采用卷积层、池化层和Fire模块、池化层两大结构交替的方式组成模型特征提取层，在保障特征提取能力的情况下，进一步减少了网络参数量。通过轴承数据开展模型故障诊断实验，结果表明该模型诊断精度达到99.65%，与传统卷积神经网络及经典的SqueezeNet模型相比诊断精度相当，而计算量与参数量最大缩减约6倍和36倍。     

航空推进系统性能寻优控制的系统模型

航空推进系统性能寻优控制是基于模型的控制技术,各部分采用的系统模型是其关键技术之一。根据性能寻优控制的原理,分析了系统模型选择的原则。详细描述了2部分核心模型：估计模型和性能优化模型。根据寻优控制实时计算的要求,给出了状态变量模型和稳态变量模型的线性化表达式,并介绍了工程实现时模型的使用方法。     

基于吸引域与二元极值理论的结冰飞机飞行风险量化评估

结冰会导致飞机飞行包线萎缩，在驾驶员没有正确处理的情况下极易发生飞行事故。为定量计算结冰条件下飞机飞行风险进而制定合理的结冰风险规避策略，以飞机纵向动力学系统为分析对象，基于吸引域方法计算得到飞机结冰后的二维吸引域及稳定边界，并以飞行状态超出稳定边界作为飞行事故判定条件。建立了典型的人-机-环系统模型，通过蒙特卡罗仿真提取了飞行安全关键参数极值样本；根据极值理论，建立二元极值Copula模型；通过遗传算法辨识模型参数，依据多种拟合优度检验方法确定最优分布模型，进而计算不同结冰影响程度下的飞行风险概率，并由此来指导驾驶员操纵，从而保证飞行安全。文中所述方法，为定量计算结冰条件下飞行风险概率提供了新的思路，具有较好的工程应用前景。     

电脉冲除冰系统的建模与计算分析

电脉冲除冰系统是上世纪80年代以来新兴的飞机用电动-机械式除冰技术,国内关于该方面的研究起步较晚,文中在阐述了电脉冲除冰研究重要性和研究方法后,首先对电容充放电电路进行了分析与设计计算,接着给出电动力学模型,并计算了系统中感兴趣的关键参数,对计算结果进行处理后得到了能够指导设计的重要参数间的关系图,结合工程实例给予了分析与评价,提出了下一步研究解决的问题。     

一种用于故障诊断的定常线性系统的建模方法

提出了以系统脉冲响应序列作为闭环系统模型的建模方法,并且给出了这种建模方法的计算方法以及模型输出的计算方法。这种闭环系统建模方法保留了脉冲响应序列中的高频成分,避免了从脉冲响应序列向传递函数变换过程中丢失脉冲响应函数高频信息的缺点;同时,也避免了神经网络每次学习结果获得的网络模型不确定的缺点。采用该方法建立的闭环系统模型精度非常高并且可以应用在故障诊断的系统中。文章最后以数值仿真和实际带随机干扰的系统为例,证明该方法是有效的。