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。     

一种排除带凸肩风扇叶片榫头故障的新方法

探索了一种采取黏弹性橡胶阻尼器抑制带凸肩风扇工作叶片共振的新途径,通过应用于某型机风扇第1级叶片,在叶片结构不变的条件下排除了其榫头断裂故障。在发动机上的验证结果表明:根部橡胶阻尼器减振结构对叶片榫头出现最大振动应力的振型的抑制效果明显,从而拓展了黏弹性材料的应用领域。     

机载机电系统可靠性的计算机辅助分析方法

 为了提高机载机电系统的可靠性，机载机电系统常采用余度系统，以达到故障容错，进而实现整个飞机系统的高可靠性和安全性。开发适应于余度间耦合、动态性能降级的ReliaApp可靠性分析评价软件平台，通过有效综合故障模式影响（FMEA）、故障树分析（FTA）和Markov状态转移链法，实现不同容错设计方案的选择、机电系统的可靠性定量评价并给出系统的薄弱环节，为系统的余度配置和改进设计提供软件设计与评估平台，以确保飞机系统的高可靠性和安全性。实例应用表明该软件平台是飞机机载机电系统可靠性设计与评价有效的计算机辅助工具。     

涡轮泵实时故障检测的改进自适应相关阈值算法

1引言火箭发动机在飞行使用之前,需要分析试车振动数据以评估发动机的性能与状态[1]。涡轮泵是液体火箭发动机中最复杂故障概率最高的部件[2],而振动是涡轮泵故障的重要起因[3],因此,涡轮泵振动数据的分析显得尤为重要。目前,它的主要分析方法有时域统计[4]、频谱分析[5]、神经     

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。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

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。     

振动环境技术在直升机研制中的地位和作用

本文简要介绍直升机研制中的一些故障现象及排除方法。以某型号为依托,介绍排除振动故障的过程;和动力学减振隔振技术结合,加装吸振器,通过参数调整达到最佳效果。从而揭示了振动环境技术工作在整个直升机研制工作中的重要地位和作用。以数据和图表简单形象地展示这一过程和最后效果。