某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.     

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.      

基于HMM-SVM的混合故障诊断模型及应用

针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMM-SVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。     

基于支持向量机的航空发动机故障诊断

支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。      

基于神经网络和D-S证据理论的发动机磨损故障融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出运用神经网络和D-S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的布尔值;其次,建立各子神经网络的拓扑结构,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,从而得到各子神经网络的训练样本,对各网络进行成功训练后,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对神经网络的诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果;最后,运用算例表明了本文方法的有效性。      

双转子系统碰摩有限元接触分析模型及故障诊断

针对常用碰摩力模型的不足,应用AN SY S软件在求解转静子之间的碰摩力与法向相对位移之间的关系的基础上得到了碰摩力模型,并与整体传递系数法相结合建立转静件碰摩的动力学方程。采用整体传递系数法计算转子系统的动力特性,进而求解双转子系统的瞬态响应。利用时域波形、频谱分析和小波变换对响应进行了分析,得出并分析了相关的故障特征。      

航天器FPGA在系统局部重构容错设计研究

提出了一种新的FPGA在系统局部重构容错方法,可以较明显地削减容错配置数据量。阐述了新方法的原理及实现算法,分析了新方法的性能;为排除新方法实施过程中的障碍,提出了电路去耦的容错电路设计方法;运用新方法设计了深空探测遥控数据处理电路,并在Flash型FPGA演示了新方法的实施过程。     

型号试验用ups故障诊断与对策

文章介绍了ups的定义、作用、分类、工作原理及常见故障,对航天器ait试验区型号试验用ups近年来发生的故障进行了分类和分析,并阐述了提高ups使用安全可靠性的相应对策.     

基于动态观测器的多故障诊断技术的应用研究

针对卫星这类复杂系统多故障诊断的难题,研究了一种基于动态观测器的多故障诊断方法.该方法通过改变动态观测器的结构,使之对某一故障具有鲁棒性,从而简化了设计一族观测器的复杂性.给出了动态观测器的设计方法和多故障诊断策略,并在某卫星姿控系统中进行了仿真应用.仿真结果表明,适用于复杂系统的多故障诊断与分离,并可实现诊断的实时性.     

多盘悬臂转子系统支座松动故障研究

针对工程中出现的支座松动故障,建立了多盘悬臂转子的松动有限元模型,对单支座和双支座松动故障进行动力学特性研究.结果表明:在两种情况下,随着松动刚度的降低,其运动形式基本一致,均经历了周期1、周期2、周期6和周期4运动;但轴心轨迹差别很大,对于单支座松动,轴心运动开始为一个上下差别很大的"8"字形,接着变为两个嵌套的"8"字形,最后变为"螺旋"状,而双支座松动开始轴心轨迹近似为三角形,接着变为两个"8"字形,最后也变为"螺旋"状.得出的结论为转子-轴承系统故障诊断、动态设计和安全运行提供了理论参考.