航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

多状态气路分析法诊断发动机故障的分析

对多状态气路分析法诊断发动机故障的可行性进行了分析。估值平均误差J是判断诊断精度的有效判据。通过数值试验给出了J值的建议值。就状态数的选择和监视参数的选择对诊断效果的影响进行了分析。通过分析指出适当增加和正确选择监视参数可减少状态数, 增加诊断精度。增加高压压气机后压力和高低压涡轮间的压力两个测量参数是实用的改善诊断精度的方法。      

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。     

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

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。      

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

飞机电液伺服阀早期故障征兆诊断

电液伺服阀是飞机刹车系统的重要执行部件,影响着飞机的着陆安全。针对某型飞机电液伺服阀故 障多发的问题,运用一元线性回归分析方法构建刹车系统电液伺服阀的分析模型,根据分析模型和故障征兆判 据对电液伺服阀近期的工作数据进行分析和故障征兆诊断。结果表明:基于回归分析的故障诊断方法可以准 确地诊断电液伺服阀存在的故障征兆;早期故障征兆诊断可以预先发现电液伺服阀潜在的故障隐患,降低故障 发生率,显著提高飞机刹车系统的安全性和可靠性,也有助于优化维修策略和降低飞机全寿命维护成本。     

某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

数字模型在发动机故障诊断中的应用

采用气路分析法诊断发动机气路部件故障。将数字仿真模型不仅作为研究手段而且作为一种诊断方法引入到故障诊断中。提出了通过调整发动机特性,用数字仿真模型模拟发动机故障,以及求解发动机性能变化的方法。探讨了影响故障诊断精度的各种因素并提出了改进措施。通过大量的仿真实验验证了所提出的这种方法是可行的。阐述了根据飞行记录数据推算发动机部件性能变化趋势的原理和方法。     

航天器智能诊断系统开发研究

提出了基于故障树的故障报警方法和诊断方法,提出了面向故障树的报警知识和诊断知识表示方法及相应的报警和诊断推理策略,最后,在Windows环境下,用BorlandC++实现了一个原型系统,并通过对“实践-四号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于航天器故障树的过程性诊断方法研究

针对航天器故障过程性推理的实际需求,提出采用故障树的节点式知识表示方法和过程推理机制处理航天器过程性知识和陈述性知识,同时为实现对航天器故障的诱因定位和早期预测功能,设计了故障树双向混合推理算法。     

基于动态故障树的故障隔离程序分析方法

传统的故障隔离程序采用常规静态故障树进行故障分析，可能会导致故障原因分析不全、故障隔离路径过于繁琐等问题。提出基于系统原理和动态故障树进行故障隔离程序分析的方法，以某飞机防火系统引气导管过热探测系统故障为实例，进行系统设计原理和故障告警逻辑分析，引入动态逻辑门，构建具有顺序相关、功能相关和备份关系的动态故障树；在此基础上进行关联故障分析和排故流程图转化。结果表明：该方法能系统地、全面地反映故障触发逻辑，提供快速、准确、有效的故障隔离程序，提高飞机维修保障水平，在复杂飞机系统的航线维修领域具有良好的应用前景和推广价值。     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。     

基于动态故障树分析的民用飞机辅助动力装置系统安全性评估

在民用航空工业领域,传统的故障树分析方法广泛运用于系统安全性评估。然而,包含系统/子系统运行的时序阐述以及备份、冗余表达在内的动态特性不能通过传统故障树呈现。另一方面,民用飞机辅助动力装置(APU)经常作为一个冗余系统运作,因而其行为可以通过运用动态故障树进行适当的描述。所以APU的这种特性激发了动态故障树分析在APU系统安全性评估上应用的关注。首先介绍了两种动态门(优先与门和冷备件门),其定量计算通过施用马尔可夫模型来呈现;然后分别通过传统故障树以及动态故障树分析了APU系统安全性评估的两个典型案例;最后进行了两种故障树分析(FTA)的比较,其结果显示出通过合理的应用,动态故障树(DFTA)方法达到了对于真实情况来说相当高的精度,并且对指数分布函数施用二阶近似后,其运算成本也是可以接受的。     

变推力液体火箭发动机的故障识别

讨论了专家系统在液体火箭发动机故障诊断中的应用，研制出一个基于阈值判断的故障识别专家系统，应用该系统成功地识别出变推力液体火箭发动机故障模式。     

A novel combination belief rule base model for mechanical equipment fault diagnosis

Due to the excellent performance in complex systems modeling under small samples and uncertainty, Belief Rule Base(BRB) expert system has been widely applied in fault diagnosis. However, the fault diagnosis process for complex mechanical equipment normally needs multiple attributes, which can lead to the rule number explosion problem in BRB, and limit the efficiency and accuracy. To solve this problem, a novel Combination Belief Rule Base(C-BRB) model based on Directed Acyclic Graph(DAG) structu...     

基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

基于T-S 模糊FTA 与仿真的舱盖机构故障诊断方法

针对高空舱舱盖机构系统故障源与故障程度难以判定以及故障特征值难以提取的问题,提出了基于T-S模糊故障树分析与仿真相结合的故障诊断方法。将T-S模型引入到舱盖机构不同步的典型故障分析中,用模糊可能性描述部件的故障概率;用T-S门来描述事件间的联系;用模糊数描述部件的故障程度,结合模型仿真模拟故障分析,获取部件发生故障时对顶事件的贡献或重要度,计算出顶事件发生故障的模糊可能性及其诊断决策。为高空舱舱盖机构的故障诊断和维修保养提供参考。     

集成时间信息的液体火箭发动机故障诊断推理

提出一种液体火箭发动机集成时间信息的定性建模和故障诊断推理方法。该方法以谓词逻辑公式和子句的形式对发动机定性特征和试车过程中的观测信息加以描述，同时基于归结原理和假言推理规则的演绎推理方法进行诊断问题求解。结合实际试车数据的检验结果表明，该方法为液体火箭发动机试车过程中动态诊断知识的表达和组织，提供了一种简洁有效的方式．计算量小．检测速度快，且具有较强的诊断能力。