提高过站故障航班的正点率

<正>1现状调查2012年过站故障航班的正点率经过调查统计:第一季度故障航班数59,延误数16,延误率27.1%;第二季度故障航班数48,延误数11,延误率22.9%;第三季度故障航班数72,延误数19,延误率26.4%;第四季度故障航班数60,延误数15,延误率25.0%;全年总计平均延误率为     

基于模型的双转子-支撑系统快速故障识别方法

建立了双转子-支撑系统的有限元模型,模拟了质量不平衡故障和局部轴弯曲故障下的振动信号.根据有限元模型,提出了基于模型的双转子-支撑系统故障识别方法,依次通过单一故障遍历、双故障遍历和三故障遍历方法,实现了故障快速准确识别.仿真结果表明:该方法能够准确识别单一故障和多故障,同时确定故障发生的位置、严重程度和相位情况,优化了故障识别过程,理想情况下减少了98.9%的计算量,加快了故障识别的速度.此外,比较了添加了不同信噪比噪音信号的诊断结果,诊断结果相对误差控制在1%左右,表明该方法具有良好的抗噪声干扰的能力.      

某型发动机最大状态转速摆动故障排除方法的研究

以某型发动机最大状态转速摆动故障为研究对象,以转速摆动为顶事件,收集内外场故障信息,对故障发生机理、模式进行分析,采用故障树分析法,结合外场实际排故经验,制定了有针对性的排除和预防措施。方法改进后,该故障一次排除率由2010年的20%提升到2013年的100%。     

4月份国际航空运输量下降18.5%

国际航协2003年4月份的初步运量数据显示,全球航空客运量与2002年4月相比下降了18.5%,遭受SARS打击的亚太地区的航空公司客运量则下跌44.8%。随着各航空公司对危机作出反应,总体运力(以可用座公里计算)在今年首次下降,较去年同期下降了6.23%,客座率为63.5%。今年前4个月合计收入客公里同比下跌2.9%,可用座公里则上升4.2%。随着SARS危机的加深,亚太航空公司的客运量下降最为严重,航空公司收入客公里下降了44.8%。尽管可用座公里下降了12.6%,平均客座率仍仅为48.0%,比2002年4月份下降了28个百分点。北美的航空公司也受到很大冲击,它们的收…     

基于非线性有源自回归模型的船用凝汽器故障早期预警

针对故障数据稀缺的现实情况,为实现船用凝汽器性能的准确评估以及灵敏故障早期预警,提出了基于非线性有源自回归模型的故障早期预警方法。考虑到凝汽器参数间存在的时序特性以及非线性特性,本文采用非线性有源自回归模型对参数间关系进行刻画并建立了面向故障早期预警的常模式模型。利用凝汽器物理模型的故障仿真数据进行试验,结果表明提出方法对正常数据和故障早期数据的检测精度分别达到98.13%与100%。对比实验证明了考虑时序特性在船用凝汽器故障早期预警中的必要性。     

某型航空发动机低压转子卡滞故障分析研究

针对某型航空发动机起动过程中,高压转子转速N2达到30%左右时,低压转子出现转速N1卡滞(转速小于4%)故障、低压涡轮后温度T6出现超温故障的问题,结合试车数据分析了低压转子卡滞故障的特征,建立了低压转子卡滞的故障树,以故障发动机与未发生故障发动机的相关数据作为样本空间对风扇位置卡滞分析与低涡轮位置卡滞分析,最终确定低压转子卡滞故障的主要原因和解决措施。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断

针对多尺度散布熵（MDE）在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵（IRCMNDE）和最近邻凸包分类（NNCHC）的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵（RCMDE）,将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE（故障识别准确率为95.99%）和RCMDE（故障识别准确率为97.60%）的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。      

基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断

为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。     

图波列夫设计局80%力量投入民用

自苏联解体后,俄罗斯航空工业相当一部分力量转向民用.在198O年～1985年图波列夫设计局80%的力量研制军机,20%的力量研制民机.但自1985年以后,20%的力量投入军用,80%的力量转入民用.如在本届巴黎航展上,图波列设计局展出的图-160被改装成卫星发射机就是一例,该机可携带一个32吨、重长     

大推力氢氧发动机瞬态特性研究

以大推力氢氧火箭发动机为研究对象，对其瞬态特性进行了研究。根据模块化的建模和仿真思想，建立了发动机各组件的动态数学模型，开发了发动机系统各组件的仿真模块，开展了发动机动态特性仿真分析与起动时序试验研究。仿真结果表明，推力室氧阀采用25%初级与100%全开的双开度形式，氧涡轮侧设置10%分流流量的燃气分流阀，燃气发生器在火药启动器工作至70%~80%时间段点火的系统优化配置方案，有利于控制发动机点火起动混合比，提高起动可靠性。通过添加故障因子，当涡轮效率由于故障从0.29降至0.19时，发动机工况降至故障前的78%工况，当效率降至0.06时，发动机工况降至故障前20%工况，发动机故障仿真结果与地面试验故障结果吻合较好，有利于故障分析定位。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法

针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。      

用于卫星导航多星故障识别的新方法

 通过分析广义似然比方法,指出该方法不能用于多星故障识别。为能够快速识别多颗故障卫星,提高卫星导航定位系统的可靠性,提出了一种可以用于多颗故障卫星识别的接收机自主完整性监测（RAIM）的新方法——假设验证法。该方法对所有可能的故障卫星组合进行假设验证,对每种假设的故障卫星组合计算出卫星伪距偏差,然后利用此偏差构造一个新的奇偶残差矢量,最后利用特定的故障识别准则进行判断。以识别2颗故障卫星和识别3颗故障卫星为例进行了计算机仿真,结果显示：假设验证法故障正确识别率高于85%,高于现有的可用于多星故障识别的最优奇偶矢量法,可以有效提高卫星导航系统的可靠性。同时,与最优奇偶矢量法相比,假设验证法不需要求取矩阵广义特征向量,计算量将减少90%以上。     

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

Ameco去年市场销售额增长15%

2005年,Ameco市场销售总额同比2004年提高了15%,再创合资以来新高。Ameco的国内市场销售额同比2004年提高了63%,成为PW4000和RB211-535E4发动机大修服务最主要供应商,还与国内众多航空公司签署了波音737和747机队的起落架大修协议。承接了国航股份非北京机队的在京航线维护工作。此外,Ameco的国际市场销售总额同比提高了30%。其中,发动机和附件国际市场销售额同比提高了120%,在国际市场机体维修方面继续保持稳定增长。Ameco在北京、上海和广州三地的航线维护国际客户已超过40家。Ameco去年市场销售额增长15%@严莉…     

某型无人机刹车效能降低的理论分析及解决措施

某型无人机在地面发动机100%油门状态下,在未挡轮挡的情况下出现异常滑出故障。根据理论计算分析、故障树分析和刹车盘材料性能分析,将故障定位为刹车盘锈蚀导致的刹车效能下降,并根据故障机理提出了解决方法,验证试验表明故障定位准确且解决措施有效。     

迪拜机场客运量增加6%

迪拜机场日前宣布,作为中东地区最繁忙的航空港,今年1月迪拜国际机场的客运量较去年同期增长了6%,达3300907人次。     

电力作动器用高可靠性永磁容错电机控制系统的设计及其试验分析

针对电力作动器的高可靠性要求,结合转子磁钢采用离心结构的六相十极永磁容错电机(FTPMM),提出一种基于电流直接控制法的容错控制系统。当电机绕组或功率管发生断路及短路故障时,系统无需硬件故障辨识信号及软件算法切换就可实现系统的强容错功能,即故障后电机输出转速不变,输出功率与发生故障的相数有关,当电机系统出现一相、两相、三相故障时,电机分别可输出100%、80%、60%的额定功率;设计了一台750 W六相十极永磁容错电机的原理样机及其全数字化控制器,证明了该容错控制策略的正确性及整个电机控制系统的强容错性及可行性。     

电力作动器用高可靠性永磁容错电机控制系统的设计及其试验分析

 针对电力作动器的高可靠性要求,结合转子磁钢采用离心结构的六相十极永磁容错电机(FTPMM),提出一种基于电流直接控制法的容错控制系统。当电机绕组或功率管发生断路及短路故障时,系统无需硬件故障辨识信号及软件算法切换就可实现系统的强容错功能,即故障后电机输出转速不变,输出功率与发生故障的相数有关,当电机系统出现一相、两相、三相故障时,电机分别可输出100%、80%、60%的额定功率;设计了一台750 W六相十极永磁容错电机的原理样机及其全数字化控制器,证明了该容错控制策略的正确性及整个电机控制系统的强容错性及可行性。