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     

飞机电源系统故障诊断专家系统的分析和设计

应用人工智能理论对某型飞机电源系统进行故障诊断分析。本文给出励磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障诊断专家系统的设计,进行故障诊断,得出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供经验。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

基于模糊逻辑的航空发动机虚拟传感器

在双通道的发动机控制系统中，未超过故障阈值的传感器慢漂移故障难以隔离，且在故障检出前影响控制系统的反馈信号。引入机栽自校正实时模型作为第三通道的虚拟传感器，并提出模糊隶属度加权和动态阈值技术以获得可靠的传感器适应值，实现双余度系统中失效传感器的检测和隔离。仿真结果表明，这种方法能可靠地改进适应信号，将由于传感器故障引起的发动机控制系统扰动抑制到0．2％以内，并能避免失控。     

危害性分析中的模糊数学方法

利用模糊集合理论对影响故障模式危害性的各因素进行了模糊化处理，建立了故障模式危害性评定的模糊评判模型，并阐述了模糊评判方法的基本步骤。     

大型转动机械碰摩故障分析的声发射检测系统

汽轮发电机、空气压缩机等采用油膜支撑的大型转动机械,由于安装或运行中的原因,在转子旋转过程中,可能和器壁发生轻微的摩擦和碰击,简称碰摩.声发射技术在碰摩发生特别是故障早期诊断上有优越性.本系统的特点是没有沿用传统的计数、幅度、能量和持续时间等声发射特性参数,而是在声发射包络信号的频率分析中进行特征提取.声发射发生的过程分析和现场试验都表明这种方法对碰摩检测很敏感,在碰摩发生的起始阶段,包络谱中与转速同步的周期性分量显著增加.根据这种新的设计思想自行研制了BUAA碰摩声发射检测仪并对此作了介绍.     

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

状态监控与故障诊断聚类分析法

概要阐释聚类分析方法及其技术要点，对用聚类分析进行状态监控和故障诊断作了探索性研究，提出用８种系统聚类法进行状态监控和故障诊断。