航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

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。     

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于深度学习的飞机故障诊断系统关键技术研究

针对航空修理工厂存在海量不规整的维修信息,导致飞机故障检测和修理工作量巨大、耗时耗力的问题,采用字符串正向最大逐字匹配的分词算法、局部敏感哈希函数以及深度置信网络等技术手段,研究飞机智能故障诊断系统,以故障知识库为输入,训练模型,根据故障现象找出故障类型和位置,为装备的维修性、可靠性改进提供科学依据,提高企业修理效能。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统逆变器故障诊断

机载270 V高压直流（HVDC）系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络（DRSN）的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流进行采集,并进行差值标准化处理获得特征数据;根据特征数据的特点,利用Flatten层对原有DRSN结构进行改进,来提高算法对故障模块的识别精度。在确定系统逆变模块故障之后,利用两相线电压之比确定出故障相,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明：所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。     

基于粗糙集理论的飞机供电系统诊断规则提取

 为有效解决飞机供电系统故障诊断专家系统在知识获取方面的“瓶颈”，在对某型号飞机供电系统进行故障模式分析的基础上，利用粗糙集理论不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点，提出了一种诊断规则的自动获取方法。在运用粗糙集理论对故障样本集进行属性约简和值约简的过程中，针对“不确定测量状态”提出了改进的约简规则。通过在交流一次配电子系统上的验证分析表明，该方法具有较强的容错能力，可有效地约简知识，自动获取规则，且规则具有正确的逻辑意义。该方法为飞机供电系统故障诊断专家系统由理论验证向实际应用的转化提供了可行性。     

基于中文地址类信息的分词处理

数据仓库中脏数据处理的热点问题是识别与消除相似重复记录.针对中文地址类重复信息的处理,提出了一种基于特征字符的分词策略,在建立了包含分词规则的元数据库基础上,描述了基于特征字符的分词算法.实验结果表明分词所用的时间随着数据集的增长变化不大.因此,将分词方法应用于中文地址类重复记录的检测,也不会增加检测的时间.     

基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法

提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.      

深度学习在C-130J飞机预测性维修中的应用和启示

预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式,实现预测性维修的关键是构建预测模型和算法.以深度学习为代表的新一代人工智能技术为预测模型和算法提供了条件.本文分析了当前C-130J飞机维修保障存在的主要问题和困难,重点研究了深度学习技术在飞机预测性维修中的应用,论述了应用深度学习技术的主要困难和解决...