发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

无人机故障特征提取问题研究

针对无人机故障诊断前故障特征提取的问题进行了分析。引入了主成分分析法,用于对初始的特征参数样本进行降维处理。根据无人机特征参数样本复杂多维的特点,结合故障诊断时对特征向量相关性的要求,提出按功能模块对特征样本进行分类的改进方法,达到初步降维和保存需要的相关性向量的要求。     

发动机经验故障方程的建立与求解

本文提出了根据发动机故障样本建立发动机故障方程并利用最优化方法(主特征量模型)求解的故障诊断方法。经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适用的场合。文申讨论了经验故障方程的建立方法,求解方法和应用特点,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。     

航空发动机故障诊断主因子选取相似系数法

针对目前航空发动机气路故障诊断主因子模型中计算量大、故障方程多重共线性的问题,提出了主因子选取的相似系数法。通过计算故障模式和测量参数偏差之间的相似系数来选取故障方程的主因子,避免了对全部可能的主因子组合的计算。讨论了利用方法求解时的方程共线性问题,并对比了直接利用主因子模型求解的计算结果,结果表明,提高了故障诊断结果的可判断性,使故障诊断更加迅速可靠。     

一种基于主成分分析法的发动机性能评估方法

为了能对发动机机队的性能进行视情维修管理和实时排序,利用多属性风险决策方法对高位空间进行降维处理,并根据性能参数中蕴含的客观信息建立主成分分析方法的综合模型。由该方法得出的综合指数可判断发动机的相对性能,为发动机性能评估提供依据。     

应用自组织网络识别火箭发动机泄漏故障

以一个典型的泵压式液体火箭发动机（LRE）为对象，针对发动机的几种泄漏故障，先用主成分分析法对泄漏故障的原始样本进行降维，然后利用降维的样本，用自组织网络对泄漏故障进行识别，仿真结果表明，这一方法能对泄漏故障进行很好的识别。     

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     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

发动机故障诊断的主特征量模型

本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。其基本原理如下:对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,并根据合理性判据选择合理的最优解。它可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。     

发动机故障诊断的MONTE CARLO通解算法

给出了发动机故障诊断的 Monte Carlo通解算法,该算法可以有效地解决发动机故障诊断算法中由于故障方程存在多重共线性所引起的误诊、漏诊与多解问题。首先给出求解故障方程的 Monte Carlo算法,该算法能够保证得到满足故障方程的全部合理解;能够简单地用于各种故障相关性准则 (例如各种残差向量范数准则 )以及亚定故障方程的求解问题;并且算法简单易行,无需为每个特定情况专门编制计算程序。其次提出了基本解与通解的概念,并且给出了利用主成分分析与利用主因子模型求基本解的两种有效算法。利用基本解与通解算法可以将由于多重共线性引起的复杂故障诊断结果表示为简单明了的形式,有利于对诊断结果作出正确决策。用计算机模拟方法对算法的有效性进行了分析,对于 JT9D发动机气路方面的 2 4个实际故障样本,所给出的算法的确诊率为 86%～ 92 %     

发动机全面性能诊断的随机搜索模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的随机搜索模型。该数学模型可以在同时发生的故障模式的数目小于、等于、特别是大于测量参数个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息。以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用随机模拟样本对随机搜索模型的诊断有效性进行了评估,并且利用JT9D发动机的24个实际故障样本对随机搜索模型进行了检验。研究结果表明,利用4个测量参数可以对发动机主要部件同时发生的6～10个故障进行诊断。诊断有效性指标可达0.89～0.94.     

发动机亚定故障方程组整体优化解分布函数模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的分布函数模型.该模型利用一种可以控制自变量数值在整体解中分布的分布函数与亚定故障方程组的残差平方和构成复合目标函数,同时以物理合理性准则作为约束条件,构成一个非线性规划问题.分布函数模型可以在小于、等于特别是大于故障方程个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息,从而为目前迫切需要解决的发动机性能监控与故障诊断中在测量参数不足的情况下,对发动机进行全面性能诊断的技术难题提供出一种切实可行而又十分有效的数学模型.首次提出了作为评价发动机全面性能诊断算法有效性指标的相似度的概念,并且以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用Monte Carlo随机模拟方法确定了分布函数模型可以达到的相似度值.研究结果表明,分布函数模型的相似度可达0.9以上.还利用JT9D发动机的实际故障样本对分布函数模型进行了检验.     

航空发动机状态监控和故障诊断软件

本文介绍“航空发动机状态监控和故障诊断”软件的功能知组成。应用此软件中所采用的“主状态量模型”的诊断方法对 B747和 B767飞机上装配的JT9D—7R4发动机已有的35个故障样本进行诊断,其诊断正确率达到75%以上。     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

发动机状态监控和故障诊断系统的研究

本文介绍了由北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院和东方航空公司4个单位研制的 EMD(发动机状态监控和故障诊断)系统。该系统自1990年和1991年先后在国际航空公司、东方航空公司的 JT9D 和CF6等40台发动机上运行,获得了很好的结果。     

Kohonen网络在发动机故障诊断中的应用

文中第一部分研究了利用Kohonen 网络进行发动机故障诊断的特点与算法。并以JT9D发动机为例对算法的有效性进行了检验,23 个故障样本的确诊率达到87% 。文中还以一个典型例子进行了详细分析。文中第二部分提出了利用Kohonen 网络进行故障诊断结果排序的方法,该方法有助于给出简明的诊断结论。文中第三部分提出了利用Kohonen 网络提取故障样本群的代表性样本的方法。该方法对于经验故障方程的建立十分有用。      

基于判别分析的发动机故障诊断方法

本文介绍了以多元统计分析中的判别分析理论为基础的航空喷气发动机的故障诊断方法。重点讨论了应用 Baves 判别方法建立发动机故障诊断模型的有关问题。文中讨论了与故障样本、诊断模型和模型检验有关的问题。文中还给出了应用基于判别分析的发动机故障诊断方法对 JT9D 发动机进行建模和诊断的结果。结果表明:基于判别分析的发动机故障诊断方法是可行的和有效的,并已显示出良好的工程应用前景。