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以大型液体火箭发动机故障诊断系统框架为基础,按照发动机不同工作阶段的特点建立了相应的故障检测与诊断算法。利用发动机的高队数学模型,对基于推广的卡尔曼滤波器技术的新息检测算法进行了研究。根据发动机系统工作过程的特点,建立了降阶故障模式响应模型,并发展了相应的故障模式检验方法。为了适应在线实时检测的需要,利用发动机的试验数据,分别研究了基于人工神经元网络辨识模型的发动机启动过程检测算法和基于时间序列分析方法的发动机主机工作过程检测算法。通过试验数据的检测验证,证明了这些实时算法的快速性、准确性和鲁律性。 相似文献
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针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题,提出以故障检测性能指标为依据,对基于卡尔曼
滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观
测器的故障估计检测方法,根据故障检测策略实现故障检测;以蒙特卡罗法生成随机故障,对比分析在故障和干扰同时存在的情况
下2 种方法的故障检测效果和适用范围;基于DGEN 380 发动机进行仿真,仿真结果表明:基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高
斯噪声的处理能力较强,但故障检测率不足50%,尤其是针对软故障效果较差;而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪
声的情况下,针对软硬故障检测的效果均较好,但处理传感器测量噪声的能力较差。 相似文献
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航空发动机故障诊断系统对提高发动机安全性和可靠性具有重要的意义,其性能评价指标包括故障检测率、故障定位率、虚警率等.为此,基于混合卡尔曼滤波器组诊断原理,针对民用航空发动机常见的四种故障搭建了发动机故障诊断系统.采用蒙特卡罗仿真方法,对故障诊断系统在发动机健康和性能退化两种情形下的性能评价指标进行了仿真验证.仿真结果表明,两种情形下诊断系统均满足发动机故障检测率98%以上、故障定位率90%以上、虚警率不大于1%的工程应用需求. 相似文献
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神经网络在流体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术 总被引:2,自引:2,他引:0
应用BP神经网络,提出了一种流体火箭发动机故障实时检测系统,它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障,液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明:基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。 相似文献
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基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法:应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。 相似文献
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针对现有航空发动机电气故障检测方法存在检测速度慢、劳动强度大、不能对已有数据存储以便事后分析等问题,设计了一种基于检测传感器特征参数的航空发动机电气故障检测系统,开发了用于原位检测和离线检测的软件系统。硬件部分采用模块化设计思想,较好地实现了检测系统的通用性和扩展性。应用表明,该检测系统不仅检测速度快、数据准确、可靠,而且功能全面、操作简单、便于携带,达到了设计目标。 相似文献
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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。 相似文献
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组合导航能够将多种类型的导航信息进行结合,实现优势互补,因此成为了目前导航应用领域的主要发展方向。然而,导航信息的增多势必会引入更多的风险源,从而降低导航系统的可靠性。基于联邦滤波的容错方法是目前抑制故障信息影响的主要解决手段,但是现有的故障容错方法普遍采用统一的检测机制,没有根据各个导航子系统的误差传播特性针对性地构建故障检测模型,因此会引起较高的误警率与漏检率。针对上述问题,提出了基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法。通过构建面向INS/BDS/地磁不同导航信息的故障检测函数,能够实现更加准确的矢量化信息分配,从而可以有效避免可用导航信息的损失以及故障导航信息对整体系统的影响。仿真结果表明,提出的方法可以有效隔离不同类型的故障信息,并减小其对无故障导航信息及整体系统的影响,从而提高了组合导航的精度和可靠性。 相似文献
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提出了一种新的描述液体火箭发动机系统的定性模型,阐述了系统部件行为模型和结构模型的构建方法,给出了求解基于关系模型诊断问题的推理机制,建立了液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法。以空间推进系统为研究对象进行了实例诊断分析,结果表明:该方法是一种有效的基于定性模型故障诊断方法。 相似文献
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基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法. 相似文献
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Real-time and accurate fault detection is essential to enhance the aircraft navigation system’s reliability and safety. The existent detection methods based on analytical model draws back at simultaneously detecting gradual and sudden faults. On account of this reason, we propose an online detection solution based on non-analytical model. In this article, the navigation system fault detection model is established based on belief rule base (BRB), where the system measuring residual and its changing rate are used as the inputs of BRB model and the fault detection function as the output. To overcome the drawbacks of current parameter optimization algorithms for BRB and achieve online update, a parameter recursive estimation algorithm is presented for online BRB detection model based on expectation maximization (EM) algorithm. Furthermore, the proposed method is verified by navigation experiment. Experimental results show that the proposed method is able to effectively realize online parameter evaluation in navigation system fault detection model. The output of the detection model can track the fault state very well, and the faults can be diagnosed in real time and accurately. In addition, the detection ability, especially in the probability of false detection, is superior to offline optimization method, and thus the system reliability has great improvement. 相似文献