基于主元核相似度免疫机制的故障诊断方法及应用

1引言目前,国内外已发展了多种应用于航空发动机的智能故障诊断方法,如专家系统方法、神经网络方法,以及新近提出的基于支持向量机的诊断方法。但这些方法需要有足够的已知故障模式的训练样本才能发挥出优异的性能,而且算法实时性较差,难以满足快速在线诊断的要求[1]。传统的基     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

航空发动机磨损故障诊断系统研究

本文介绍的系统,通过对滑油中的磨粒形态进行铁谱显微图像自动识别的方法监测、诊断机械设备的磨损状态和磨损类故障,并辅以光谱分析实现故障定位。本文介绍了系统的组成特点和状态监测、故障诊断、故障定位、趋势预测以及专家系统开发等系统的诊断技术原理。     

发动机状态监测和故障诊断技术在西航公司的应用研讨

介绍了国内外航空发动机状态监测发展及应用现状，回顾了20年来西航公司发动机振动测试分析及故障诊断的经验教训，论述了新引进CAMD－6100和CAMD－6200系统的应用前景。     

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题

液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况，必须提高研究水平和加快研究进程，做好基础性的研究工作，介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。     

基于定性定量知识集成的液体火箭发动机故障诊断方法

首先从知识表示和处理的角度对 SDG方法进行了简要的分析 ,然后根据液体火箭发动机系统的特点 ,提出了改进的途径 ,通过建立只包含发动机测量变量的 SDG,对故障模式进行初步诊断 ,然后对不能区分的故障模式采取加入适当定量信息的办法来进行进一步诊断 ,并对液体火箭发动机中出现的多故障模式建立了诊断方法。测试结果表明本文所提出的方法是可行的     

齿轮毛刺检测系统的研制

提出了检测齿轮毛刺的原理 ;讨论了相应的系统构成和信号处理方法。研制的检测系统已用于生产。