人工神经网络在飞机电源系统故障诊断中的应用

分析总结飞机电源系统故障经验后建立故障数据库 ,以该数据库为基础设计实现了一个基于神经网络的飞机电源故障诊断系统。由于诊断网络的权值和结构随着实际的排故结果不断进行更新 ,因此它具有很强的故障诊断能力。经过大量的实际验证 ,该方法故障定位的准确性很高     

飞机电源系统故障诊断专家系统的分析和设计

应用人工智能理论对某型飞机电源系统进行故障诊断分析。本文给出励磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障诊断专家系统的设计,进行故障诊断,得出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供经验。     

飞机电源系统故障诊断的数学模型

在深入分析和研究飞机电源系统经常出现的故障现象及故障产生原因的基础上,将模糊数学的方法引入到飞机电源系统的故障诊断中,提出由历史数据及专家优序数综合确定模糊隶属度的方法,建立了电源系统的模糊诊断数学模型。     

基于Petri网的飞机交流发电机故障诊断系统研究

针对目前飞机交流发电机故障诊断专家系统存在的知识表示复杂、诊断速度慢等问题,基于故障Petri网方法来进行知识表达,以快速准确对故障进行诊断,首先利用故障Petri网来建立飞机交流发电机的故障诊断模型,然后采用关联矩阵和状态方程的推理算法进行故障诊断推理,提高了推理速度,易于编程实现。最后通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

飞机维护信息产生逻辑的解析

目前飞机故障诊断领域的研究多从飞机故障数据起始,对飞机故障如何产生和处理少有涉及。若缺乏对源头数据的分析,很难将故障诊断模型与机载故障触发逻辑有效匹配。为此,提出要采取飞机故障诊断模型和机载系统设计思路相吻合的故障诊断模型设计方法,对机载系统的故障产生逻辑和处理方法进行了解析,为下一步故障诊断奠定基础。     

基于AHM的波音737NG引气系统故障诊断

飞机健康管理系统(AHM)是波音公司推出的数字化先进飞机维护工具,具有故障诊断和状态监控功能,能够为客户提供全面的技术支持,帮助维修人员快速准确地诊断故障。本文利用AHM对波音737NG飞机引气系统进行故障诊断,能比传统方法更加快速有效地获得诊断结果。     

基于FF-SDG模型的飞机系统故障诊断方法研究

通过研究功能故障有向图分析(FF-SDG)方法及建模步骤,深入剖析基于FF-SDG模型的系统故障诊断方法,通过分析飞机系统组成部分的失效模式、机理影响分析、工作原理等,使用建模工具创建诊断模型,利用推理诊断程序来实现故障诊断推理,并以飞机发动机引气系统为例验证该方法的可行性。     

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断

针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入，采用一维卷积神经网络（1DCNN）与二维卷积神经网络（2DCNN）并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息，并在融合层将深层特征信息融合，通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果，基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型，构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明，所提故障诊断算法精度能达到99.37%，能够有效实现起落架液压系统故障诊断；与其他智能算法对比，基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性，诊断精度更高。     

基于粗糙集-神经网络的机载设备故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法。将粗糙集理论同神经网络结合起来可以用于机载设备的故障诊断。采用粗糙集理论对原始故障诊断样本进行处理,并根据条件属性对决策属性的正域的大小来选择条件属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断。通过A320飞机燃油系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效性。     

进气压力调节执行机构故障诊断方法研究

面向高空台进气压力调节系统试验和维护需求,提出了一种基于滑模观测器的执行机构故障诊断方法。考虑特种调节阀的流量-压差气动特性对执行机构外负载作用机制,建立了电液伺服执行机构的非线性模型。由其识别出最佳估计数学模型,以获得自适应滑模观测器。分析确定不同故障对应伺服阀或液压缸的主导特征参数,据此选择可观测状态量且结合自适应阈值进行判断某部件是否发生故障,仿真验证该观测器对典型故障的诊断效果。结果表明,基于自适应滑模观测器的故障诊断方法可实现对进气压力调节系统中电液伺服执行机构典型液压、机械、电气故障的诊断和定位,诊断准确率达91%以上。     

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。     

A strong robustness open-circuit fault diagnosis strategy for novel fault-tolerant electric drive system based on d-q-axis current signal

To diagnose the Open-Circuit (OC) fault in the novel fault-tolerant electric drive system, based on d-q-axis current signal, a strong robustness diagnosis strategy is proposed and investigated. Fewer independent power supplies and converters are required in the novel fault-tolerant electric drive system based on Dual-Winding Permanent Magnet Motor (DWPMM), and the system’s reliability, usage ratio and power density have been improved compared to the conventional fault-tolerant motor drive system. However, the novel fault-tolerant electric drive system has the OC fault diagnostic false alarms issue when load changes suddenly or under light-load condition. And it lacks the research on the diagnostic method when the system encounters intermittent OC fault in power switches. By theory derivation, simulation and experimental verification, it can be concluded that the proposed strong robustness OC fault diagnosis strategy based on d-q-axis current signal can overcome the OC fault diagnostic false alarms issue when load changes suddenly or under light-load condition. And it can detect and locate the OC fault of single-phase winding in real time, and diagnose the intermittent OC fault of power switches.     

直流航空接触器熔焊故障分析及预防建议

直流航空接触器由于其体积小、负载大、高可靠性、长寿命等特点,广泛应用于航空器各大系统的电气部件中,是现代航空器的重要电气控制部件。直流航空接触器在断开和闭合过程中,触头会受到电侵蚀,当侵蚀达到一定程度后,动静触头将焊接在一起,接触器也将失去控制,造成航空器电源等重要系统故障。本文通过对某机型起动机接触器熔焊故障情况及触头熔焊分析,结合 2016—2019 年该型接触器平均故障万时率,统计其故障发生的时机和原因。结果表明：该直流航空接触器的维护属于时控件寿命曲线态势分布,建议对其按时控件管理。     

基于多电飞机的先进供电技术研究

阐述了多电飞机的特征,对多电飞机供电系统先进技术进行了研究,探讨了基于多电飞机的电气系统结构、电源系统、配电系统、负载自动管理技术等。     

分布式电推进飞机动力系统评估优化方法

以电推进飞机的动力系统作为研究对象,开展了以下研究工作：采用电力系统潮流计算方法,分析了采用高压直流供电体制的分布式电推进飞机电气系统,模拟了其在稳定运行状态与断路故障状态下的能量流动关系,同时分析了直流电压等级对电气系统的影响。搭建了完整的分布式电推进飞机动力系统仿真模型,依据基于时间和基于高度的飞行剖面,对比分析了纯电推进与涡轮电推进架构在推进功率、推进效率与航程3个评价指标上的优劣。建立了动力系统典型部件的参数化模型,并使用符号规划算法对建立的参数化模型进行了优化计算,比较了传统涡轮推进与涡轮电推进架构下动力系统质量与燃油消耗率间的优化权衡关系。研究结果为分布式电推进飞机混合动力系统的设计提供了有价值的正向设计方法。     

基于多Agent协同诊断的飞机液压系统综合监控技术

 通过对智能化诊断技术的研究,提出将人工智能多智体（Agent）技术应用于飞机液压系统综合监控系统中。构建了基于多种油样分析的多智体协同诊断专家系统方案,并开发了飞机液压系统状态监控专家系统（AHMES1.0）,应用于飞机液压系统的磨损故障监控。专家系统由污染分析Agent、理化分析Agent、铁谱分析Agent、光谱分析Agent、融合诊断Agent及综合诊断Agent构成,综合诊断Agent负责控制和管理其他Agent进行协同诊断。根据飞机液压系统诊断的实际情况,给出了各Agent的诊断规则。最后用实际的故障案例进行了验证,表明了多智体协同诊断的有效性。     

基于GRNN算法的飞机用电设备非侵入式负荷监测方法

随着飞机的多电化和全电化,机上电气检测及其负荷管理至关重要,然而飞机上为诊断所设置的传感器数量要求越少越好,非侵入式负荷监测（NILM）方法无需分散进入负荷内部,仅检测汇流条级别电力参数可完成负荷识别。选择稳态电流谐波参数为负荷印记,采集某型飞机交流主汇流条上用电设备真实电流波形,提取1~19次谐波含量建立特征库,用广义回归神经网络（GRNN）算法辨识负荷类别,设置适当样本数和扩展速度以有效提高识别准确度。实验表明：GRNN算法较之BP神经网络算法和SVM算法识别准确度更高,计算速度更适于飞机电气系统负荷监测和管理。将非侵入式负荷监测方法引入飞机供电系统分析,将为飞机电气管理、故障诊断和预测等进一步研究提供有效参考。     

航空电源状态在线监测与故障诊断系统设计

介绍了一种以CPLD为控制核心,DSP芯片为数据处理核心的航空电源状态在线监测与故障诊断系统的设计,讨论了系统的硬件结构和故障诊断方法.该系统采用模块化的设计思想,具有很好的扩展性、通用性,应用前景广泛.