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《燃气涡轮试验与研究》2016,(3):1-6
对于长寿命发动机,传统的航空发动机耐久性试验方法存在经济性差、试验周期长的问题。鉴于此,提出一种适用于较高温度裕度的航空发动机整机耐久性试车方法,阐述了编制试车谱的具体流程,说明了使用任务载荷谱和预测任务载荷谱的差异,给出了编制试车谱所必须的任务剖面、任务混频、环境混频等的具体算法,列出了编制试车谱所必须考虑的各种要素,并利用Norris-Landzberg模型确定了航空发动机等效应力加速系数。 相似文献
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针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点,提出了GA-HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解,使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现,从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法,使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性,利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架,基于实际试车数据对GA-HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点,能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象,并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。 相似文献
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为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高其安全性,降低其故障带来的破坏程度,提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA),建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑,以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法,并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明,SDM—ATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力。 相似文献
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为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差(Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH)模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。 相似文献
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Real-time and accurate fault detection is essential to enhance the aircraft navigation system’s reliability and safety. The existent detection methods based on analytical model draws back at simultaneously detecting gradual and sudden faults. On account of this reason, we propose an online detection solution based on non-analytical model. In this article, the navigation system fault detection model is established based on belief rule base (BRB), where the system measuring residual and its changing rate are used as the inputs of BRB model and the fault detection function as the output. To overcome the drawbacks of current parameter optimization algorithms for BRB and achieve online update, a parameter recursive estimation algorithm is presented for online BRB detection model based on expectation maximization (EM) algorithm. Furthermore, the proposed method is verified by navigation experiment. Experimental results show that the proposed method is able to effectively realize online parameter evaluation in navigation system fault detection model. The output of the detection model can track the fault state very well, and the faults can be diagnosed in real time and accurately. In addition, the detection ability, especially in the probability of false detection, is superior to offline optimization method, and thus the system reliability has great improvement. 相似文献
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安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析(PCA)的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明:该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。 相似文献
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基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法,但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性,掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性,提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解,获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量,从而可以简便地进行粗差监测,更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素,以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别,并开展仿真分析研究。结果表明,提出的方法能够正确检测、识别故障卫星,在特定参数下能够达到很好的故障识别率,即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时,算法能够实现98.8%的故障识别率。 相似文献