基于Vague集相似度量的航空发动机故障诊断的研究

针对传统故障诊断的局限性,探讨了基于Vague集相似度量的航空发动机故障诊断的方法.将Vague集之间的相似度量与发动机故障诊断问题结合.在得到发动机故障征兆和故障类型之间关系的基础上,计算待诊断检测故障样本与系统故障知识的Vague集之间的相似度,从而对故障进行诊断和排序.通过实例阐明将其用于某型航空发动机的故障诊断中,结果表明该方法操作方便,诊断结果准确可靠.说明了基于Vague集相似度量在航空发动机故障诊断中的有效性与合理性.     

航空发动机气路故障诊断研究现状

航空涡轮发动机诊断学伴随着航空涡轮发动机的产生而产生.20世纪60年代后期,Urban将气路分析引入发动机故障诊断,从而使航空发动机故障诊断学产生了很大的发展.此后,人们发展了各种各样的诊断方法并运用于航空航天和工业应用领域.本研究对当前发动机的主要气路故障诊断方法,如基于线性模型的故障诊断、基于非线性模型的故障诊断、基于人工神经网络的故障诊断等方法进行了综述.     

基于判别分析的发动机故障诊断方法

本文介绍了以多元统计分析中的判别分析理论为基础的航空喷气发动机的故障诊断方法。重点讨论了应用 Baves 判别方法建立发动机故障诊断模型的有关问题。文中讨论了与故障样本、诊断模型和模型检验有关的问题。文中还给出了应用基于判别分析的发动机故障诊断方法对 JT9D 发动机进行建模和诊断的结果。结果表明:基于判别分析的发动机故障诊断方法是可行的和有效的,并已显示出良好的工程应用前景。     

航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法

为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。     

基于神经网络的某型航空发动机故障诊断专家系统研究

介绍了基于神经网络的航空发动机故障诊断专家系统的特点,给出了构建这类专家系统的方法。并构建了基于神经网络的某型航空发动机故障诊断专家系统。最后给出了诊断实例。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

航空发动机故障远程诊断系统

基于WEB的航空发动机故障远程诊断系统是将传统的发动机故障诊断技术与WEB技术相结合的系统。该系统的建立使航空发动机的监控、诊断和维护技术融入网络环境,可以极大地提高发动机疑难故障诊断的准确性和及时性,体现了故障诊断技术网络化、信息化的发展趋势     

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断进展

航空发动机健康管理是提高当代先进航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术,是实现发动机视情维 修的重要方法之一。航空发动机气路故障诊断作为健康管理系统的重要支撑技术,在先进航空发动机发展过程中具有重要的研 究价值与前景。基于航空发动机气路故障诊断50余年的发展成果,梳理了航空发动机气路故障诊断的总体实施流程,包括气路 测量参数的选择及参数预处理方法、基线值的计算及基线模型的构建方法;介绍了基于模型和数据驱动的气路故障诊断方法的基 本原理和典型成果并对不同方法的特点进行了评述;对气路故障诊断未来发展方向,包括性能预测、在线气路故障诊断、信息融合 以及过渡态气路故障诊断的基本思想和研究现状进行了分析。国内外研究表明：航空发动机气路故障诊断已经形成了以基于模 型和基于数据驱动为基础的诊断方法体系,得到了较全面且系统的发展。中国在已有研究成果的基础上,应进一步完善航空发动 机全寿命周期数据的收集与整理,建立航空发动机健康管理系统的设计体系,增强产、学、研、用等多方协作,为先进航空发动机健 康管理系统提供有力技术支撑。     

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。     

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性。实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径。     

基于模型的推进系统故障检测与诊断

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的健康监控问题，提出了故障检测与诊断的基本框架，并讨论了基于发动机系统非线性数学模型，推广的卡尔曼滤波的故障检测方法的基于低阶线性模型的故障诊断方法。     

基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断

为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进KNN算法,建立基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型;为验证所建立故障诊断模型的准确性,在四台CFM56-7FB发动机数据上进行实验验证,结果表明：基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型的准确率可达98%以上,能够达到智能诊断的目的。     

基于SVR的X型发动机传感器故障诊断研究

利用基于回归型支持向量机(SVR)的诊断方法,设计了某型涡扇发动机传感器常见故障诊断系统,实现了传感器故障隔离与信号重构.通过发动机试车数据对SVR进行训练,以传感器的偏置故障、冲击故障和漂移故障为例,用MATLAB语言进行了计算机仿真验证.结果表明:基于SVR的传感器故障诊断具有精确度高,实时性强的特点,是一种很好的传感器故障诊断方法.      

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望

燃气涡轮发动机在航空、地面和舰船上有着广泛的应用,对其进行性能评估和故障诊断有着重大的现实意义。本文对发动机气路诊断的发展以及当前的主要气路诊断方法如故障方程法,基于非线性模型的诊断方法,基于人工智能等方法进行了综述,最后对航空发动机气路诊断的发展进行了展望。      

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.      

航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术综述

针对未来航空发动机需求，结合多电分布式控制特点和优势，基于先进算法，开展了多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术研究。首先从航空发动机分布式控制系统、多电发动机、故障诊断与容错控制方法和硬件在环仿真平台搭建4个方面对国内外航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错技术进行梳理，总结了多电分布式控制系统故障诊断与容错的关键问题；之后提出了多电分布式控制系统的故障诊断与容错架构设计、基于模型的故障诊断与容错方法、双主动冗余电机控制系统故障诊断与容错方案、基于深度学习的电力作动器故障诊断与容错方案和硬件在环仿真平台搭建的关键技术；最后对航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错未来的发展趋势进行展望。     

液体火箭发动机故障检测与诊断的反向选择算法

基于生物免疫系统中的反向选择原理,提出了液体火箭发动机地面试车故障检测与诊断的新方法,对检测器的产生、检测器数量的确定以及故障诊断的实现等几个问题进行了分析。基于发动机地面试车数据的验证结果表明,该方法能有效提高算法的训练效率、实时性能和诊断结果的准确性。