发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

某型航空涡扇发动机试车振动异常现象分析

对某型航空涡扇发动机在试车中出现的振动过大现象进行了测量和分析。在对发动机进行时域、频域和三维谱阵等分析后,发现发动机的振动与转频变化密切相关。根据发动机转子不平衡和不对中等故障的振动特征,发现不平衡振动是导致01号发动机在试车中振动异常的原因;02号发动机试车振动中不对中特征明显。所得出的结论对该型航空发动机的故障诊断有一定的参考价值。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

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。     

基于DCOM技术构建分布式数控故障诊断系统

简要介绍DCOM技术的特点,对利用DCOM技术构建分布式数控故障诊断系统进行了研究,并提出了系统的组件模型结构。     

战伤诊断与修复计算机辅助系统

概述了战伤诊断与修复的基本情况,对战伤诊断和修复的过程进行了简要说明,定义了战伤诊断与修复计算机辅助系统,同时利用关系型数据库语言Vc 6.0编写了战伤诊断与修复计算机辅助系统应用软件,介绍了战伤诊断与修复计算机辅助系统应用软件的功能及使用方法。为说明计算机辅助系统应用软件的实际过程,文章最后针对某型飞机一种典型的战伤情况,利用本文介绍的战伤诊断与修复计算机辅助系统对某型战斗机进行了战伤诊断与修复分析。     

基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究，着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法，对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算，验证了本文提出的方法使用的有效性