高机动飞行下进气道/发动机相容性试验

为了评估飞行攻角和侧滑角快速变化对进气道出口畸变、发动机稳定性的影响,进行了某型飞机高机动下进气道/发动机相容性飞行试验,获得了快速飞行姿态改变时进气道与发动机相关参数的试验数据.通过对飞行数据的整理、计算和分析,研究了高机动状态下进气道出口的畸变特性、发动机稳定性以及进气道出口畸变和发动机稳定性的相关性.研究结果表明:高机动飞行状态下进气道出口流场品质变差,发动机稳定性变差.      

现代“黑匣子”的开发应用研究

飞行数据不仅为事故分析提供科学的依据，也为航空管理部门的日常监控工作提供必须的数据来源。本文介绍了飞行数据分析与动态再系统ＦＤＡＶ的实现方法。首先概述了飞机上飞行数据记录器的发展现状以及记录器的记录格式，并从软件及硬件方面提出了对飞行数据进行译码的技术。文中以Ｂ７３７的非线性参数为标准分析事故原因，评估飞行员的技术，作出有关事件报告，实现地仪表及飞行轨迹的动态再现。飞行数据分析与动态再现系统ＦＤＡ     

中国国际航空公司ACMS系统

ＡＣＭＳ系统发展现状飞机状态监控系统（ＡＣＭＳ）是建立在先进的机载数据采集、通信设备、空地数据通信网络、计算机与计算机网络技术上的全新的飞机状态监控系统。机载数据采集和空地数据通信系统在国外部分航空公司中已经开始使用，特别是应用于飞机、发动机的状态监控。一些航空公司已经摒弃了使用飞行机组记录参数进行发动机状态监控的方法，而改用空地数据通信系统。不但应用于像Ｂ７４７－４００这样的新型飞机，甚至推广到ＤＣ９／ＪＴ８Ｄ这样的老飞机、老发动机组合上。国内航空公司对飞机机载数据系统的应用尚十分有限，个别机…     

基于飞行数据分析的发动机故障诊断系统研究

依据现有的发动机故障诊断方法,研究发动机故障诊断系统,通过对飞行数据中反映发动机性能指标的关键参数数据进行分析,说明系统对航空发动机故障诊断的可行性和必要性,研究结果对于提高发动机维护的快速性和准确性具有重要意义.     

基于飞行过程数据的航空发动机故障诊断方法研究

针对航空发动机飞行过程数据,结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN）,提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先,从飞行数据中抽取发动机健康数据,并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次,通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号,残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后,通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明,相比于直接使用传感器测量数据,基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能,故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%,并且对训练数据样本数量的依赖性较小,较少的训练样本也能获得很好的预测结果。     

大型液体火箭发动机的最新发展

根据美国对ＳＳＭＥ和ＳＴＭＥ的改进设计以及前苏联、欧洲和日本分别对ＲＤ－０１２０、Ｖｕｌｃａｉｎ和ＬＥ－７发动机的开发研究，探讨在研制未来大推力液体火箭发动机（ＬＲＭ）中各国的指导思想和设计原则，分析世界在这一领域的发展动向。     

RB211—535E4发动机性能趋势变化分析

现代民用发动机的使用以视情维护为主，发动机状态监控是视情维护的重要组成部分。Ｂ７５７飞机ＲＢ２１１－５３５Ｅ４型发动机是使用罗－罗公司提供的ＣＯＭＰＡＳＳ系统进行监控。本文列举了实际工作中遇到的发动机状态趋势变化的不同形式，并结合具体事例进行分析和总结。愿通过这篇文章与广大同行交流经验，共同提高。     

对国军标GJB241—87《航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范》的一些修改

通过回顾国军标ＧＪＢ２４１－８７《航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范》实施七年来，在结构完整性方面碰到的一些问题，并在国外军用发动机最新标准，美国的ＭＩＬ－ＳＴＤ－１７８３《发动机结构完整性大纲》和英国的ＤＥＦ ＳＴＡＮ ００－９７１《航空燃气涡轮发动机通用规范》对比分析的基础上，对国军标提出了一些修改补充建议。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

飞行数据采集、记录与译码

飞行数据通常是指记录下来的用于描述飞机运动状态以及飞机各系统工作状态的参数的集合,被广泛应用与事故调查、事件调查、飞行品质监控以及飞机维修等领域。论文结合具体实例,详细地分析与介绍了飞行数据的采集原理、飞行参数的记录方式和数据译码过程。有利于飞行数据在应用上的进一步发展。实现了将飞行数据从二进制数到实际工程值之间的转化过程。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

推重比15一级发动机有关总体性能的关键技术和难点分析

本文从发动机总体性能方面分析了推重比15一级发动机设计研制的关键技术及难点。文章首先根据典型飞行任务,对推重比15一级加力涡扇发动机的最有利循环参数进行了一体化分析。矢量喷管是先进战斗机的特征,本文讨论了实现推力矢量存在的技术难点。降低发动机研制成本和缩短研制周期是发展先进发动机的重要要求。发动机数值仿真技术是解决这些要求的重要途径之一,应给予足够重视。发动机状态监视和故障诊断技术可提高发动机工作可靠性并降低直接使用费,本文对故障诊断技术的发展和关键技术作了分析。      

应用人工神经网络技术对波音747—200型飞机发动机故障诊断研究

用人工神经网络技术,对波音７４７－２００型飞机的ＪＴ９Ｄ发动机的故障诊断进行了研究,并构成了诊断装置。该研究使用北京飞机维修工程有限公司提供的发动机性能监控数据央脱机后根据性能排队情况艇经验推定法,对发动机的一些常见故障和突发性故障进行了诊断。在诊断过程中,首先搜集发动机的故障状态数据,并对这些数据进行归纳选择,制成了诊断用的教师信号“故障模型”,通过神经网络系统对教师信号的学习,在一定范围内,对     

变推力液体火箭发动机工况监测和故障诊断实验研究

本文介绍了一种用于变推力液体火箭发动机地面试车的工况监测和故障诊断微机系统。该系统能现场监测发动机各个工况的静态和动态性能参数,根据监测系统提供的原始数据和曲线,可对变推力液体火箭发动机系统进行故障诊断。文中列出了相应的试验结果和曲线。      

Elman回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

基于Kolmogorov熵的转子—机匣系统故障诊断研究

提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

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。     

BPN 在涡扇发动机气路故障诊断中的应用

本文应用误差反传网络（BPN）算法,研究发动机气路部件故障的定量诊断,并针对某型军用涡扇发动机的典型故障,给出了诊断结果,分析了测量系统的随机误差、发动机的不同工作状态、不同调节规律对的诊断结果影响,结果表明BPN可成功地应用于发动机故障的定量诊断。      

飞行模拟机的某型涡扇发动机起动模型研究

为了建立适用于飞行模拟机的发动机起动模型,对涡扇类发动机起动过程的建模和仿真方法进行了研究,提出了飞行模拟机起动模型的建模基本原则,以此为指导,基于部件级建模方法建立了主导发动机正常起动动态性能的主要特性模型,并通过构建故障因子建立了典型故障模型,实现了发动机正常起动和起动过程中的故障模拟。正常起动仿真和故障仿真结果与测试数据的对比表明,所建立的正常起动模型正确地反映了发动机在各起动阶段的加速性能,故障模型很好的再现了故障逻辑和故障效应,满足了用于飞行模拟机的发动机起动仿真要求。     

涡轴发动机监视参数选择与诊断方法研究

介绍了涡轴发动机性能参数与监测参数选取的依据和方法 ,建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型 ,给出了亚定型故障诊断方程组的解法及其发动机健康状况判定依据和故障诊断有效性的评价指标。运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真。结果表明 :建立的诊断模型可信 ;选取不同的测量参数可诊断不同的发动机故障 ;减少系统测量误差可以提高诊断的有效性。该系统对在役涡轴发动机的健康监视具有实用性 ,对其它发动机具有参考价值。