基于故障分辨能力的火箭发动机测量参数选择方法

针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题，提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型，建立常见发动机故障下的故障特征库，并采用飞行数据验证其准确性；分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析（FMEA）构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标，并基于改进的多目标二进制粒子群算法（MOBPSO）开展优化设计。优化后的测点排布，可分辨故障从9种提高到13种，鲁棒性与原排布相当，风险指数略有上升；进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。     

基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法

针对转子系统的裂纹-碰摩耦合故障,提出了一种基于融合信息熵距的转子振动故障诊断方法.利用转子实验台模拟转子系统裂纹故障、碰摩故障及裂纹-碰摩耦合故障,并采集三种典型故障的振动加速度信号.利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵以及小波空间特征谱熵,计算融合信息熵距实现故障诊断.实例研究表明:这四种信息熵形成了综合评价转子振动状态的特征指标,多测点、多转速下的信息熵距曲线较好地区分了单一故障和耦合故障,有效地提高了转子振动故障诊断的准确性.测试信号与其对应的振动故障之间的信息熵距最小,信息熵距曲线位于坐标轴的最下方,达到了诊断单一故障和耦合故障的目的.      

基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断问题,提出了一种滚动轴承故障的协同诊断技术。通过最小熵解卷积消除信号传递路径的影响以增强信号中的冲击性成分;通过小波变换提取共振频带;通过自相关分析抑制频带信号中的非周期性成分并进一步提升信噪比。依托带机匣的转子试验器分别对人工故障轴承和真实故障轴承进行了两组试验,试验结果表明:相比于其他典型方法,采用所提协同诊断法得到的包络谱中故障特征频率对应的谱峰更加清晰、明显。      

某型航空发动机机载振动监测点选择

为给出某型航空发动机机载振动监测测振点较为合理的选择方案,基于转子支承和传力特点以及该型发动机实测振动信号的分析对比,定性和定量分析了各测点振动信号对于结构故障的反映和敏感程度。得出三个测振点能够比较真实客观地反映该型发动机的振动情况,但对于不同部件的振动敏感程度各测点又有所侧重的结论。即前测点主要反映低压压气机的振动;中测点综合反映高低压转子的振动,对以高压压气机为主导的组合故障反应更为敏感;后测点主要反映低压涡轮的振动,一定程度反映高压转子的振动,对以涡轮部件为主导的组合故障反应更为敏感。结合13台次故障发动机试车台振动测试超限报警结果的统计,给出了机载测振点较为合理的选择方案。若采用单点测振应重点考虑后测点,若采用两点测振应一个为前测点,一个为后测点。     

INS/GPS组合导航系统故障检测问题研究

提出了一种新的故障检测方案。该方案由卡尔曼滤波 ,得到新息序列 ,利用大数定律对新息序列的稳定性进行检验 ,来判别系统是否出现了故障。同时提出了故障状态下卡尔曼滤波的修正算法。数值仿真结果表明 ,该方法能有效地检测出 INS/GPS组合导航系统的故障 ,保证了 INS/GPS组合导航系统的安全性和可靠性     

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。     

基于集员估计的卫星飞轮故障检测与预测方法

为了对卫星飞轮故障进行提前预警，提出了一种基于集员估计的故障检测和预测方法。首先，基于飞轮的动态模型设计了一种基于中心对称多面体的故障检测方法。在检测出飞轮故障后，选取飞轮的电流数据作为故障特征，并采用线性模型或非线性模型来描述其退化规律。然后，提出了一种基于中心对称多面体的集员算法，对退化模型中的未知参数进行估计，并以此为基础预测未来时刻的故障，进而实现对飞轮故障的提前预警。最后，通过数值仿真，将所提出的方法和两种现有的故障预测技术进行了对比。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。     

基于发动机性能的传感器故障隔离方法研究

对处于研制阶段的航空发动机整机试验用传感器故障隔离进行了研究。分析了研制阶段发动机试验传感器的故障特点,基于这些特点和发动机自适应模型,建立了多种基于发动机性能模型的故障隔离算法,分别研究了3种不同的隔离指标;分析了发动机故障与传感器故障之间的影响和关系,在发动机故障程度较为严重条件下,建立了改善传感器故障隔离效果的加权方法;并对所建立的算法进行了带有噪声的数值试验。结果表明:采用自适应收敛判断量作为隔离指标,隔离效果最为良好。     

一种基于相邻模块化加权D-S的融合诊断方法

常规D-S (Dempster-Shafter)决策融合方法由于其自身理论不足,不能很好直接处理决策结果偏差大、冲突大的传感器融合问题,因而对于信息高冲突情况下的转子微弱故障融合诊断存在着失效问题。针对该类问题与不足,借鉴复杂网络的舆论传播、社会学习理论及多智能体一致性决策的相关概念与思路,从避免决策结果冲突大的传感器直接进行融合的角度进行改进,提出相邻模块化加权D-S融合方法。该方法首先根据初步结果进行相邻节点与模块划分,只有决策距离在相邻界限值范围内的相邻模块节点才能进行决策融合;对于同一模块内相邻节点,根据各节点决策权重及初步决策结果采用加权D-S融合方法进行决策融合;针对融合结果再进行相邻节点模块划分与融合,依此步骤进行循环划分与融合,直到所有模块与节点均不相邻;最后采用专家权威决策方法确定权重和最大的模块融合结果作为最终的传感器网络一致性决策结果。通过多传感器网络的转子故障模拟实验对所提方法进行验证,应用结果表明:所提方法可以较好解决少数传感器诊断正确、而多数诊断错误的信息高冲突条件下的局部微弱故障融合诊断问题。     

民航飞机专用电缆故障定位仪的设计与实现

针对飞机电缆故障的特点和飞机电缆检测的特殊要求，设计出一种可检测和定位飞机电缆故障的智能仪器。该仪器特点是故障检测迅速、准确，定位精度高，且轻便、灵巧，操作方便，成本低。此仪器也可应用于电信、电力等部门的短距离电缆测试。     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

基于球体描述Vague决策的模拟电路故障诊断方法(英文)

提出一种基于球体描述Vague决策的模拟电路故障诊断方法。首先,采用小波变换预处理待测电路输出的电压故障特征。然后,每类样本集训练成一个最小超球体。最后,测试样本由本文定义的模糊决策规则进行判断,其中该规则由测试样本和描述球体中心之间的Vague加权距离得到。该模糊决策规则融合了测试样本正反隶属度值和描述球体的权值,可以有效地处理不确定信息。本文从理论上证明了该决策方法的可靠性。将该诊断方法应用于两种实际电路的测试,并与其他两种诊断方法进行对比。实验结果表明本文方法取得了良好的诊断性能,并减少诊断时间。     

A novel testability model for health management of heading attitude system

Prognostics and health management (PHM) is very important to guarantee the reliability and safety of aerospace systems, and sensing and test are the precondition of PHM. Integrating design for testability into early design stage of system early design stage is deemed as a fundamental way to improve PHM performance, and testability model is the base of testability analysis and design. This paper discusses a hierarchical model-based approach to testability modeling and analysis for heading attitude system health management. Quantified directed graph, of which the nodes represent components and tests and the directed edges represent fault propagation paths, is used to describe fault-test dependency, and quantitative testability information is assigned to nodes and directed edges. The fault dependencies between nodes can be obtained by functional fault analysis methodology that captures the physical architecture and material flows such as energy, heat, data, and so on. By incorporating physics of failure models into component, the dynamic process of a failing or degrading component can be projected onto system behavior, i.e., system symptoms. Then, the analysis of extended failure modes, mechanisms and effects is utilized to construct fault evolution-test dependency. Using this integrated model, the designers and system analysts can assess the test suite’s fault detectability, fault isolability and fault predictability. And heading attitude system application results show that the proposed model can support testability analysis and design for PHM very well.     

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。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

基于TMSDG的民用飞机故障诊断隔离策略

 针对民用飞机排故时交互式故障诊断与隔离需求,在符号有向图(SDG)中补充状态节点的故障概率信息和未测状态表达,引入对测试节点的描述,提出了一种附带测试维修信息的SDG(TMSDG),给出了基于此模型的交互诊断流程。首先根据初始征兆获取可疑集,然后综合可靠性和测试代价等因素生成一种基于最小测试代价的诊断二叉树对初始可疑集进一步隔离。该模型能描述复杂系统中存在的状态关联和故障测试依赖关系,对其中故障进行交互式诊断和隔离指导。利用该方法建立了某飞机发动机高压引气的诊断模型,实验结果表明提出的方法有效。该方法适用于飞机的外场故障诊断与隔离。     

电磁混响室高强度辐射场下机载电台敏感度研究

机载电台作为飞机典型用频机载设备,对其进行高强度辐射场(HIRF)辐照效应试验研究具有重要意 义。为了解决混响室高强度辐射场环境的快速构建、快速调控及机载设备敏感度有效测试问题,依托混响室高 强度辐射场辐射敏感度测试系统,以某型直升机机载电台为试验对象,在400 MHz~2GHz频段内,通过改变 混响室内部场强,分别确定混响室连续与步进两种工作模式下机载电台的典型故障类型和敏感度阈值。结果 表明:在试验环境场强相同的条件下,相比步进工作模式,连续工作模式更容易测试出机载电台的敏感度阈值; 搅拌器连续工作模式下,搅拌速度越快测试得到的机载电台敏感度阈值越低,随脉冲波脉宽的增加其敏感度阈 值的测试结果呈下降趋势。     

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。