基于FIS-CREAM方法的人为差错风险评估

人为差错是影响航空安全的重要风险因素之一。文章根据飞机驾驶人因特点,结合具体飞行任务,基于模糊推理系统构建飞机驾驶人为差错风险量化模型,以识别飞机操纵过程中关键人为差错并确定人为差错的风险严重性,进而评估航空飞行安全。该方法不仅考虑了人为差错的概率,还考虑了人为差错对驾驶舱系统的影响,并提出了人为差错概率、差错影响概率和人为差错后果作为驾驶舱人为差错风险评估的量化指标。选择进近阶段任务作为研究对象并进行案例分析,实验结果表明,该模型能够精确描述人为差错风险严重性与风险指标之间的关系,降低了专家判断的主观性对结果的影响,且有效解决了数据不足引起的不确定性等问题。     

人为差错成因与防治

介绍了人为差错的概念,分析了人为差错产生的原因和控制方法,并针对产生人为差错的原因提出了对策。     

增强维修资源管理 减少人为差错

增强维修资源管理,可以减少人为差错。本文分析了人为差错产生的根源,介绍了几家公司应用维修资源管理,减少人为差错、提高维修质量的情况。     

基于HFACS的飞行事故人为差错分析方法研究

人为差错是飞行事故最主要的致因因素,分析飞行事故中人为差错特点,进一步采取预防措施,对于飞行安全至关重要。分析HFACS模型,把HFACS模型分解为两部分,包括飞行事故差错模式和差错成因。基于HFACS模型,结合专家主观评分法和灰色系统理论构建了适用于航空飞行事故的人为差错致因分析的综合分析模型。利用专家主观评分法对飞行操纵中的人为差错致因进行分析,利用灰色理论对飞行操纵人为差错的影响要素进行量化排序,并通过实例验证了所提出的方法的有效性。     

加强维修管理 预防人为差错

本文在维修实践的基础上，运用“墨菲定律”分析了产生人为差错的必要性，从维修系统上分析了人为差错产生的过程和原因，从维修管理的角度总结了预防和避免人为差错的方法。     

航空安全管理中人为差错分析及对策

安全是航空的头等大事,是民航永恒的主题,直接影响到航空公司的声誉、经济效益,乃至生存。而人为原因造成的差错事故在其中占有很大比例,如想整体提高航空安全管理水平则有必要对其中的人为差错进行分析,并寻找出切实可行的对策。结合案例分析等方法对人为差错进行分类,发现造成人为差错的原因多种多样,可以通过措施来减少差错、捕获差错、弱化差错。     

人为差错管理与安全管理体系的关系

人为差错管理和安全管理体系(SMS)都是目前中国民航安全管理的重要方法。本文从安全管理的发展进程、差错事故致因模型以及两种管理方法的过程和手段三方面论述了人为差错管理与SMS的关系,得出以下主要结论:(1)SMS是建立在人为差错管理的基础上;(2)SMS不仅关注一线人员的表现,而且重点关注整个组织建设和组织管理的有效性;(3)SMS与人为差错管理不是破旧立新的关系,差错管理是SMS重要的组成部分。这些结论对于更好地理解SMS的内涵和建设有效的SMS是十分有益的。     

机务维修人为因素热点问题探析

据统计,自上世纪70年代以来,在世界上所有航空事故案例中,航空维修差错占75%,而在这些航空维修差错中,人为差错占了80%。近十年来,维修方面的人为差错所导致的事故并没有得到有效控制。为此,世界各国也都在积极研究解决从业人员的人为表现问     

论人为差错及其防范措施

人为因素已逐渐成为影响民用航空安全的主要因素,作为直接从事机务维修工作的人会受到来自其自身及外界的各种因素影响。通过对机务维修工作中发生的差错、事故实例分析,介绍人为差错是如何发生的。提出如何针对各种人为差错的诱导因素采取有力的措施来预防人为差错的发生,以便有效地提高民用航空的运营安全及减少、降低人为差错造成的不良后果。     

人为因素对航空器维修质量的影响

所谓人为因素即在人-机-环境这个大系统中,因人的原因造成的系统不协调,这就是人们常说的人为差错。人为差错的发生不仅在人的本身,同时整个人-机-环境都存在导致人为差错的可能。人为因素对航空器维修质量的影响,越来越被维修管理者们重视。如何从宏观和微观上分析人为因素的机理原因、寻求对策是当前亟待解决的问题。人为差错的分类本文主要讨论的是人本身的原因造成的差错,为了分析方便,按差错的主导原因,将其分为如下4种类型。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

飞机排故方法模糊与统计综合评估算法的研究

针对民航飞机维修过程中故障描述对应的多种故障原因和排故方法,无法进行确定性选择问题,采用模糊综合评估理论,在统计已往维修经验数据的基础上,提出一种在各种故障原因和排故方法中进行选择的优先排序算法,进而解决了飞机故障诊断信息应用的关键问题,提高了排故速度。此评估算法已应用到民航的维修实践中。     

多相开路故障下的双三相PMSM统一容错控制策略

多相电机在定子开路故障下具有良好的容错性能,与此相关的设备和控制策略改进方面的研究理论也不断被提出。然而,却少有基于统一模型的适用于多相开路故障的容错控制策略。提出了一种应用于双三相永磁同步电机(PMSM)系统三相或三相以下开路故障的容错控制策略,并获得了良好的电机电力和动态性能。针对发生单相到三相开路故障的PMSM提出了统一数学模型,提取出每种故障下对应电机不对称性的矩阵。通过电压方程,推导出每种故障对应的解耦变换矩阵。为了对相电流中的每种谐波进行无差别抑制,建立了谐波子空间。考虑开路故障相数的增加,提出了用于三相开路的有中性点电流的容错控制策略,达到了降低相电流幅值和提升系统冗余度的目的。最后通过试验和仿真结果,验证了理论分析的正确性。     

齿轮故障诊断中的单齿分析技术

齿轮故障诊断通常先对振动信号进行时域同步平均降噪处理,进而利用频谱分析或包络分析等方法,得出故障特征信息。本文在此基础上提出了单齿分析技术。它将振动平均信号等距分段(所分段数与被监测齿轮齿数相等),然后对分段信号进行频谱分析等。比较各段信号的异同以揭示故障齿的确切位置。该方法对齿轮的表面局部损伤故障的早期诊断和断齿故障早期诊断十分有效,可以准确地辨别出有故障齿的位置,为齿轮故障诊断提供了一种有效手段。      

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

转子故障的连续小波尺度谱特征提取新方法

引入图像分析方法,提出了直接从转子故障信号连续小波尺度谱中提取图像纹理特征的新方法.首先,通过转子故障模拟实验台采集了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动等典型故障信号;然后,分析了故障信号尺度谱的差别及所提取出的数字特征对故障的敏感性;最后用结构自适应集成神经网络进行了智能诊断实验,结果表明了本文所提出的尺度谱数字特征对转子故障诊断的有效性.      

液体火箭发动机试验台气液管路系统故障仿真及分析

根据试验台和试验发动机的静态特性方程,重点针对试验台进行稳态故障效应仿真;采用一维不可压瞬变管流描述液路的流动过程,用特征线法对试验台液路系统的突发性故障所引起的瞬变特征和过度效应进行仿真;对储箱增压系统采用一维可压缩流的有限元状态变量模型描述气体管路的流动过程,并建立减压器、储箱工作过程的数学模型,用四阶龙格-库塔法对其进行故障仿真。仿真过程显示仿真模型和计算方法具有很好的适用性,能有效地建立试验台较为完善的故障模式库;通过分析仿真结果可以对现有试验台的改造、维护以及新试验台的改进设计进行指导。      

通用模拟示波器故障的分析与诊断

本文将通用模拟示波器电路分成五部分，总结和分析了每一部分电路故障可能引起的几种异常显示，给出了每一部分电路故障诊断方法及在相应电路中出现故障的常见器件，对有些故障与故障现象之间的因果关系做了进一步分析。     

基于深度森林的卫星ACS执行机构与传感器故障识别

针对卫星姿态控制系统（ACS）闭环回路的故障难以辨识的问题,引入深度森林算法,实现执行机构与传感器故障识别。首先针对可获取的少量卫星姿态控制系统遥测数据,结合系统动力学特性,研究合适的特征选择和特征提取方法,再结合深度森林算法进行故障信息学习与辨识,建立故障预测模型,实现执行机构故障与传感器故障的识别。半物理仿真结果表明：在存在气浮台干扰力矩、卫星转动惯量未知、飞轮非线性特性、闭环故障传播等多种不利因素情况下,深度森林算法对于执行机构和传感器故障具有高效的识别能力。     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。