固体火箭发动机可靠性评定技术

分析了固体火箭发动机可靠性评定的主要方法，并简要分析了固体火箭发动机可靠性评定中的某些关键技术及其发展动向，如失效模式和故障判据的选用，复杂承载条件下的应用计算，可靠性模型的建立以及先进算法在可靠性评定中的应用等。     

多道扫描探针系统在电弧风洞中的应用

介绍了一种用于诊断电弧风洞等离子体参数的多道扫描探针系统，使用该系统研究了ＦＤ０４风洞空流场的等离子体特性，利用ＣＴＷ理论分析了探针数据，实时给出了流场攻密度的空间分布。实验表明，空流场的电子温度分布基本是均匀的；电子密度分布与流场结构紧密相关，电子密度变化在３倍之内，随着流场结值的不同２，电子密度也随之变化。     

基于鲁棒故障检测滤波器的传感器故障诊断

本文讨论了鲁棒故障检测滤波器在喷气式发动机传感器故障诊断中的应用。鲁棒故障检测滤波器方法使残差既有干扰解耦特性又有方向特性。该滤波器的设计结合了未知输入观测器原理与Beard故障检测滤波器原理。利用未知输入观测器产生的残差对未知输入(干扰)具有鲁棒性,而特定方向性是基于BFDF技术获得的。最后举例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.     

指令抗干扰性能研究

本文从分析指令的特性出发,研究了指令在外界干扰作用下的特性,提出了单故障相关指令对的概念,分析了单故障相关指令对的性质,提出了单故障相关指令集生成算法,讨论了不同类型指令在单故障情况下的效应,并作了初步分类,最后提供了部分故障试验结果。     

诊断指示正确性分析

当前系统和设备的机内测试、实时监控或诊断子系统给出的诊断指示中虚警所占比例较大，影响使用。依据贝叶斯公式导出诊断指示正确性的概率表达式，对影响正确指示的各种因素进行了分析。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

非线性油膜支承裂纹转子振动特性分析

 以具有无限长轴承和无限短轴承支承的横向裂纹转子为研究对象,分析在非线性油膜力与横向裂纹联合作用时,Jeffcott转子的动力特性,并将其与刚性支承情况进行比较。结果表明轴承油膜力的存在对裂纹转子的振动影响较大,一般将降低转子的振动,这样势必增加转子裂纹故障诊断的难度。所以,在进行裂纹转子的故障诊断时,必须考虑到支承条件的影响,建立合理的动力学模型。     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。