发动机磨损故障的集成神经网络融合诊断

针对发动机试车过程中的磨损故障诊断问题．本文运用了四种最常用的润滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出运用集成神经网络对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，统一转换成故障征兆的布尔值；其次，建立各子神经网络的拓扑结构，并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，从而得到各子神经网络的训练样本．对各网络进行成功训练后，利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果；然后，通过建立合适的权重矩阵．利用模糊综合决策理论，时集成神经网络的诊断结果进行综合，从而得到最终的融合诊断结果；最后，运用一个算例表明了本文方法的有效性。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

基于小波包变换与D-S证据理论的多聚焦图像融合

介绍采用小波包变换实现多聚焦图像融合的原理及一般结构,提出一种基于D—S证据理论的融合规则,并给出实例仿真实验。实验结果表明,该方法具有良好的效果。     

基于LVQ神经网络模型的飞机故障分类诊断

为了能够快速诊断出飞机故障产生的原因,判断故障发生的准确位置,把LVQ神经网络模型和分类诊断理论运用到了飞机的故障诊断中,以飞机电子设备和发动机故障诊断为实例,验证了此方法的故障诊断能力.实践表明:基于LVQ神经网络模型的飞机故障分类诊断方法能够为机务工作者提供有力的辅助决策参考.     

基于BP神经网络方法的航空活塞发动机故障诊断

BP神经网络在机械故障诊断领域内已取得较多的成功经验。本文调用Matlab中的神经网络工具箱,运用BP神经网络对CESSNA．172R的航空活塞发动机进行故障诊断,建立故障数据库。     

发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型，只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化，该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验，实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境，能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度，具有较好的鲁棒性。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性，利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验，获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据，并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入，对自动倾斜器轴承故障进行诊断，获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法，自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

用拆除桨叶配重方法排除运五发动机瞬间振动

在外场对执管运五飞机进行地面试车时，常常会在大转速下出现发动机有瞬间振动现象，造成这一故障原因是多方面的，并且有时排除起来往往是费时费力，到头来，再进行排故后试车检查，瞬间振动并未消除，由此并未达到排故的预期效果。针对这种情况，在外场正常排除发动机瞬间抖动方法无效的情况下，就要考虑用拆除螺旋桨桨叶配重方法来排除发动机瞬间振动。下面分析8412飞机近期大转速下瞬间振动这一典型故障的排除方法。8412飞机在98年11月19日飞行中，飞行人员反映该机在起飞后额定转速下，发动机瞬间抖动2－3次。飞机滑回停机坪后，我们维…     

基于磨粒分析方法的发动机磨损故障智能诊断技术

磨粒是研究磨损状态时最直接、最重要的信息元，通过对滑油中的磨粒进行监测与分析来判断机械设备的磨损情况，可以预防并监测机械设备的磨损故障。本文运用显微形态学方法建立了一套磨粒显微特征描述体系，以提取磨粒信息并进行磨损故障的模式识别；并结合摩擦学理论和人工智能方法，实现对发动机磨损故障的智能诊断和预测。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题，在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上，通过引入故障因子定量给出故障量大小，实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时，采用基于统计学基础的包络线算法，通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发，使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证，结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算，基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

航空发动机气路故障诊断研究现状与展望

航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析,以识别气路部件性能退化或故障的主动过程,是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径,当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。本文较为详尽地阐述了发动机气路故障诊断技术的发展历程;讨论了发动机气路故障诊断的主要方法,包括基于线性/非线性模型的诊断方法、基于数据驱动的诊断方法、基于信息融合的诊断方法等,评述了这些方法的优缺点;最后指出了气路故障诊断技术中的关键技术和难点,并对未来的发展趋势进行了展望。     

一种基于证据理论的目标识别加权数据融合

在分析证据理论数学内涵的基础上,给出一种不确定性的目标识别加权数据融合方法,即先对不同传感器赋予不同的可信权值,形成新的m ass函数,再通过D-S合成公式进行数据融合。理论分析和实践检验证明,该方法可有效地提高目标识别的准确性。     

基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术研究

本文提出了基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术,并利用grid法对SVM中参数进行寻优,以保证得到最高分类精度.通过对某航空公司ERJ145的右发AE3007发动机进行故障诊断研究后,证明基于Gauss核函数的SVM在小样本故障诊断中有着较好的适用性和可信性,能够为飞机发动机故障诊断提供有效的参考.     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

污染油液内颗粒图像在线监测系统开发

润滑或液压油液中的颗粒物携带着大量的机器系统运行状态和故障信息，通过对工作油液中颗粒的在线监测与分析，可以获得机器系统的磨损状况和液压系统的污染状况信息。本文综合运用了现代显微成像和计算机视觉技术，开发了污染油液内颗粒图像在线监测系统，并介绍了该系统的设计方案和设计原理。通过理论计算和实验分析，获得了该系统的性能指标。系统的成功开发，为基于油液分析的航空发动机状态监测和磨损故障诊断提供了先进的检测手段。     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

某型发动机滑油系统的稳态压力计算

对某型发动机滑油系统建立稳态压力数学模型,算例表明,建模方案是可行的,数值处理是合理的,为滑油系统状态监控和故障诊断系统提供参考依据。