基于模糊粗糙集的飞机远程故障诊断模型研究

粗糙集和模糊集结合在飞机故障诊断领域有巨大的发展潜力。针对当前飞机故障诊断中所存在的问题,借助C/S模式,将粗糙集和模糊集结合,提出一种新型的飞机远程故障诊断模型,并且开发出远程诊断系统框架。系统的可行性和有效性得到了飞机故障诊断实例的证实。该系统具有客户端响应快、系统效率高、诊断及时的特点,对于当前民用飞机远程故障诊断具有重要应用价值。     

航天发射故障综合诊断方法

介绍航天发射故障综合诊断方法,综合诊断模型与诊断策略,并给出一个典型的综合诊断案例。     

基于神经网络的飞机着陆垂直载荷大诊断技术研究

针对目前基于神经网络的民用飞机重着陆诊断技术研究方面存在的不足,分析了重着陆与着陆垂直载荷大事件的区别,并对着陆垂直载荷大事件进行了详细分析,利用QAR记录的飞行参数,采用BP神经网络建立了着陆垂直载荷大事件的诊断模型;以航空公司真实的B737-800飞机数据为样本对模型进行训练和验证,找到触发该事件的真正原因,为纠正飞行员飞行技术提供了真实可靠而有效的依据。     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

一种求解D-S诊断识别框架方法

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性.     

基于贝叶斯网络的飞机变流器故障诊断 决策系统的设计与实现

文章在介绍飞机变流器维修决策特点的基础上,给出了一种基于贝叶斯网络的变流器故障诊断决策系统的软件结构,并分析了模型建造、知识库管理、模型推理、诊断决策、实例收集、模型学习等模块的功能和算法,以实现面向不确定性信息时的诊断决策功能。     

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于“黑盒”模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.     

基于模型与数据驱动的自适应模糊规则故障诊断方法

针对复杂装备系统故障模糊性强的特点,以及目前基于模型和数据驱动的故障诊断大都局限于决策层融合的问题,提出了 1种利用诊断模型作为数据驱动方法的初始条件来辅助网络模型构建和学习的方法。首先,通过 T-S故障树理论分析,建立系统各故障模式之间的逻辑关系和描述规则;然后,根据 T-S故障树模型,将诊断模型映射为模糊神经网络(FuzzyNeuralNetworks,FNN)模型,并利用误差反向传播算法对网络参数进行学习,进而提出 1种模糊规则自动更新机制;最后,以某组合导航系统为实验对象进行仿真实验。结果表明:提出的方法能够准确地诊断出故障,且具有较快的收敛速度和较好的泛化能力。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究

采用改进算法优化了径向基函数(RBF)网络.针对航空发动机工作条件和结构的复杂性,提出了用RBF网络进行故障诊断的方法,构建了基于RBF网络的多参数航空发动机故障智能诊断模型,并对典型发动机故障进行了诊断.结果表明,RBF网络具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是行之有效的,具有较好的应用前景.