先进智能发动机研究与发展

智能发动机是1种先进的新概念航空发动机,是美国IHPTET计划及其后继计划——VAATE计划最核心的内容。对智能发动机,简述了其概念和特点,重点综述了其关键技术和其智能状态监视与故障诊断技术。     

人工神经网络技术在民用涡扇发动机故障诊断中的应用

讨论了神经网络技术在航空发动机状态监视和故障诊断领域的应用．介绍了涡扇发动机的气路故障诊断原理,以及人工神经网络故障诊断方法,并介绍了ＢＰ网络对ＰＷ４０００发动机的常见故障进行诊断的实例。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

基于支持向量机和信息融合的整机振动状态监视与诊断

将信息融合和支持向量机等智能诊断技术应用于整机振动状态监视与故障诊断领域。采用航空发动机振动信号作为诊断模型的训练样本,使支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,从而成功地诊断了某型发动机的振动故障模式。     

发动机状态监视和故障诊断系统的发展

航空发动机状态监视和故障诊断系统的研究已有30多年历史,现在,这种系统已广泛用于各类先进的航空发动机和非航空燃气涡轮发动机。现在国外还在不断研究新的状态监视和故障诊断系统,这包括机载实时诊断系统、智能发动机状态监视和远程故障诊断系统。     

某型涡轴发动机的故障检测和诊断集成系统

介绍了气路分析法、人工神经网络和故障树分析法在航空发动机故障诊断中的应用 ,描述了采用这些方法开发的状态监视与故障诊断系统的结构、界面、数据库系统、神经网格和故障树     

基于混合知识模型和混合推理策略的液体火箭发动机智能故障诊断

以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，围绕着发动机知识的统一处理、定性定量知识的集成与转化以及基于知识的智能故障诊断推理等技术和难点，研究发展了发动机基于混合知识模型和混合推理策略的智能故障诊断方法，并结合实际热试车数据和故障仿真实例进行了验证。研究结果对设计和实现工程实用的液体火箭发动机故障诊断系统具有重要的参考价值。     

Elman回归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Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

涡轴发动机监视参数选择与诊断方法研究

介绍了涡轴发动机性能参数与监测参数选取的依据和方法 ,建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型 ,给出了亚定型故障诊断方程组的解法及其发动机健康状况判定依据和故障诊断有效性的评价指标。运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真。结果表明 :建立的诊断模型可信 ;选取不同的测量参数可诊断不同的发动机故障 ;减少系统测量误差可以提高诊断的有效性。该系统对在役涡轴发动机的健康监视具有实用性 ,对其它发动机具有参考价值。     

发动机状态监测和故障诊断的现状和发展

技术状态监测和故障诊断已成为世界科技发展的热点之一。各国航空界不断推出新的硬件和软件系统。本文综述了航空发动机的技术状态监测和故障诊断的现状和发展。