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。     

便携式飞机电缆智能检测系统设计

介绍了一种便携式智能型飞机电缆性能检测系统,给出了系统的硬件电路和软件流程,实现了对飞机各机载系统线路故障的现场分析和测试。     

飞机电缆典型故障分析

以飞机电缆发生的典型故障为例,详细分析了飞机电缆产生故障的主要原因,并给出了相应的解决措施,为飞机电缆的修理及排故工作提供指导。     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

浅析新材料在电缆维修中的应用

对飞机电缆的典型故障进行分析和判断,找出现有飞机电缆修理过程中存在的问题,建议采取先进的、科学的新材料及工艺方法进行修复,以保证飞机电缆的修理质量.     

基于时域反射法的航空电缆故障定位技术研究

作为飞机的重要组成部分,电缆对飞行安全以及飞机性能的实现起着至关重要的作用。针对航空电缆装机后故障难以定位的情况,首先研究了基于TDR技术的电缆故障定位方法并分析典型故障波形,然后搭建试验平台,开展电缆短路和断路故障试验,其结果不仅验证了基于TDR原理的电缆故障定位方法的正确性,并且得到了有效的电缆典型故障判据及典型故障波形,能够指导机载电缆故障的识别及定位,一定程度上缩短了排故时间。     

电缆偶发故障检测技术分析

电缆偶发故障一直是航空界的一大挑战,检测偶发故障的常用工具是万用表。本文针对常用的电缆偶发故障检测技术进行分析,通过实验验证出万用表的弊端,并指出正确的检测方法,为排故人员提供参考。     

基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析

利用时域反射技术获取飞机大修中电缆的测试数据,采用Savitzky-Golay算法去除测试数据中的噪声,并利用二阶差分算法实现测试数据特征的自动识别;通过比对健康电缆数据与故障电缆数据特征的差异,建立基于Drools的飞机电缆智能故障分析规则库;设计开发基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析系统,并在短路和断路两种典型故障上验证了方法的有效性。     

襟翼不对称运动和襟翼倾斜的保护逻辑研究

实现高升力系统的故障保护对提高电传飞机安全性具有重要的意义.本文描述了高升力系统后缘襟翼的架构;针对不对称故障和倾斜故障的监控和和保护方式问题,分析了上述两类故障的监控和保护措施及其工作逻辑,在确定工作逻辑的阈值参数时综合考虑了检测和确认故障、襟翼动力驱动装置的制动过程以及系统机械误等因素;建立了故障保护逻辑的Simulink模型,并对不同的失效情况进行了仿真分析,仿真结果表明本文设计的故障保护措施能够很好地监控系统并防止故障蔓延,研究结果对民机高升力系统设计具有一定的借鉴意义.     

舵面损伤的气动模型及故障检测研究

针对飞机舵面损伤故障检测和诊断的气动模型和飞行状态限制，提出了在线故障模式预测方法，并使用某机的故障及正常风洞数据建立了舵面损伤非线性气动模型。最后，仿真验证了该方案的气动模型独立性、飞行状态及操纵的适应性。结果表明，该方法可提高自修复飞控系统中舵面损伤故障检测算法的适用性和工程应用能力。     

Real-time fault detection method based on belief rule base for aircraft navigation system

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.     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.     

基于动态故障树的故障隔离程序分析方法

传统的故障隔离程序采用常规静态故障树进行故障分析，可能会导致故障原因分析不全、故障隔离路径过于繁琐等问题。提出基于系统原理和动态故障树进行故障隔离程序分析的方法，以某飞机防火系统引气导管过热探测系统故障为实例，进行系统设计原理和故障告警逻辑分析，引入动态逻辑门，构建具有顺序相关、功能相关和备份关系的动态故障树；在此基础上进行关联故障分析和排故流程图转化。结果表明：该方法能系统地、全面地反映故障触发逻辑，提供快速、准确、有效的故障隔离程序，提高飞机维修保障水平，在复杂飞机系统的航线维修领域具有良好的应用前景和推广价值。     

现代民用客机线路故障的检测方法

随着机队逐渐进入或将要进入老龄化,给维护人员带来形式多样的线路故障,这些故障有短路、断路和间歇性电阻性线路故障、电吝性线路故障（总线线路故障）和电感性线路故障（电磁干扰故障）,论述了如何在日常维护工作时使用三用表、兆欧表、电容表、线路故障测试仪和磁场测试设备排除上述复杂的线路故障,研究了使用目前维修单位现有的工具和测量设备排除这些故障的程序和方法。     

基于MATLAB某型飞机航空直流供电保护研究

在机载直流供电系统保护中，广泛使用的保护装置有熔断器（保险丝）和热断路器（双金属自动开关），其原因是它们结构简单，且满足航空输配电保护的要求。但是它们本身具有诸多不可克服的缺点，例如熔断器缺乏较集中的过载保护特性且特性不稳定，影响到过载保护的可靠性、熔断时有因过热而爆炸的可能性、部分熔断器因安装位置导致不能目视检查熔断情况及熔断器熔断后在飞行时更新难于操作等等。鉴于这些问题，在过流大、易短路的供电主干线路中使用高可靠性、高稳定性、操作简便、自动化程度高的保护装置对提高飞机供电系统可靠性具有重要意义。提出了某型飞机供电保护方案，在MATLAB平台上实现了模拟仿真，结果表明能够有效地解决线路的短路、过载等故障。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

基于低冗余度的传感器故障诊断研究

对于大型飞机来说,飞行控制系统各部件(包括传感器)多采用高余度的硬件配置来提高系统的任务可靠性,但对小型飞机来说,由于受重量、空间及费用等原因的影响,一些传感器不适合安装三余度或四余度传感器。对于二余度或单传感器来说,如何鉴别故障传感器或判断传感器是否发生故障较为困难。同样,传统的故障诊断与隔离方法并不能隔离三余度传感器系统中的多个故障。为了解决低冗余度传感器故障诊断问题,提出一种不依赖数学模型的奇偶方程方法与小波分析相结合的传感器故障诊断方法。     

航空电缆故障在线检测与定位技术研究

在综述了电缆故障类型和现有电缆故障检测与定位方法的基础上,引入了两种电缆故障在线检测与定位新方法——序列时域反射法(STDR)和扩散频谱时域反射法(SSTDR),分析研究了两种方法的原理,选取了一种适用于两种方法的相关算法——改进的实序列频域相关算法,并在MATLAB中建立了仿真模型,对两种方法进行了仿真验证,并进行了比较,对实际的应用具有理论指导意义。     

Fault diagnosis of an intelligent hydraulic pump based on a nonlinear unknown input observer

Hydraulic piston pumps are commonly used in aircraft. In order to improve the viability of aircraft and energy efficiency, intelligent variable pressure pump systems have been used in aircraft hydraulic systems more and more widely. Efficient fault diagnosis plays an important role in improving the reliability and performance of hydraulic systems. In this paper, a fault diagnosis method of an intelligent hydraulic pump system (IHPS) based on a nonlinear unknown input observer (NUIO) is proposed. Different from factors of a full-order Luenberger-type unknown input observer, nonlinear factors of the IHPS are considered in the NUIO. Firstly, a new type of intelligent pump is presented, the mathematical model of which is established to describe the IHPS. Taking into account the real-time requirements of the IHPS and the special structure of the pump, the mechanism of the intelligent pump and failure modes are analyzed and two typical failure modes are obtained. Furthermore, a NUIO of the IHPS is performed based on the output pressure and swashplate angle signals. With the residual error signals produced by the NUIO, online intelligent pump failure occurring in real-time can be detected. Lastly, through analysis and simulation, it is confirmed that this diagnostic method could accurately diagnose and isolate those typical failure modes of the nonlinear IHPS. The method proposed in this paper is of great significance in improving the reliability of the IHPS.     

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。