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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. 相似文献
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基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断 总被引:6,自引:4,他引:2
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. 相似文献
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航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性. 相似文献
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航空发动机主轴轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。 相似文献
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利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性. 相似文献
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本文首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行和有效的,为转子振动故障准确诊断提供了一种新方法。 相似文献
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通过分析测试设备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统结合后用于测试设备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析测试设备故障诊断专家系统,并用软件加以实现。 相似文献
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以某导弹测试设备功能模块电路的故障诊断为例,研究了神经网络方法在数模混合电路故障诊断中的应用,着重研究了基于仿真的故障模式获取方法及基于Matlab的网络训练方法。经过验证,该方法能够快速、准确地定位故障。 相似文献
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《中国航空学报》2020,33(2):439-447
Fault diagnosis is vital in manufacturing system. However, the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal, extract the features and then put the features into a selected classifier for classification. The process of feature extraction depends on the experimenters’ experience, and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results. In view of these problems, this paper proposes a method of converting raw signals into two-dimensional images. This method can extract the features of the converted two-dimensional images and eliminate the impact of expert’s experience on the feature extraction process. And it follows by proposing an intelligent diagnosis algorithm based on Convolution Neural Network (CNN), which can automatically accomplish the process of the feature extraction and fault diagnosis. The effect of this method is verified by bearing data. The influence of different sample sizes and different load conditions on the diagnostic capability of this method is analyzed. The results show that the proposed method is effective and can meet the timeliness requirements of fault diagnosis. 相似文献