飞机维修信息管理系统

基于机载中央维护系统(CMS),提出了飞机维修信息管理系统(AMIMS),以进一步提高飞机的安全性,降低维修和运行成本;并详细讨论了AMIMS的组成、功能、关键技术及其解决途径。     

航空发动机健康管理用户的诊断预测指标体系

航空发动机健康管理的顶层设计必须要满足不同健康管理用户的使用要求。简要介绍了健康管理系统的用户分类和开发流程,重点分析了面向外场使用的后勤、飞行、维修、机群管理等军方健康管理用户的要求。从健康管理诊断和预测的技术实现出发,分别分析了军方不同用户的要求与诊断、预测指标之间的映射关系,建立了相应的诊断和预测指标体系。可为军方制定满足外场使用需求的研制总要求,工业部门制定贴合用户需求的研制规范提供借鉴。     

无人机故障预测与健康管理系统研究

PHM(故障预测与健康管理)技术作为一种新兴的故障诊断与管理方法,能对无人机重要部件、系统进行全面的健康状态监控、故障检测、分析判断处理,因而在无人机技术领域得到广泛重视和长足发展.文章通过对PHM技术的分析研究,搭建了无人机故障预测与健康管理系统的总体框架,并设计了无人机故障预测与健康管理系统模块.     

Aircraft air conditioning system health state estimation and prediction for predictive maintenance

The vast potential of system health monitoring and condition based maintenance on modern commercial aircraft is being realized through the innovative use of Airplane Condition Monitoring System (ACMS) data. However there are few methods addressing the issues of failure prognostics and predictive maintenance for commercial aircraft Air Conditioning System (ACS). This study developed a Bayesian failure prognostics approach using ACMS data for predictive maintenance of ACS. First, a health index characterizing the ACS health state is inferred from a multiple sensor signals using a data driven method. Then a dynamic linear model is proposed to describe the degradation process for failure prognostics. Bayesian inference formulas are carried out for degradation estimation and prediction. The developed approach is applied on a passenger aircraft fleet with ACMS data recorded for one year. The analysis of the case study shows that the developed method can produce satisfactory prognostics results, where all the ACS failure precursors are identified in advance, and the relative errors for the failure time prediction made when just entering the degradation warning stage are less than 8%. This would allow operators to proactively plan future maintenance.     

船舶主推进系统故障预测与健康管理设计

随着装备系统复杂性、综合化、智能化程度的不断增加,其可靠性、维修性、测试性,保障性、安全性以及寿命周期费用的问题越来越受到人们的重视,为故障预测与健康管理(PHM)技术的产生发展提供了契机。本文首先简要介绍了PHM的内涵、功能及结构。在此基础上,以船舶主推进系统为研究对象,从体系结构、应用功能组成两个方面开展船舶主推进系统的PHM初步设计。最后,重点针对其中的设备健康检查模块,从工作原理、模块组成及功能实现流程等方面进行了详细设计。     

卫星姿轨控系统故障推演系统设计架构

研究了目前的卫星姿态轨道控制系统,针对其故障预测、诊断及对策提出了一套故障推演系统设计方案.该方案由故障动态注入系统、动态模拟系统、数据归档显示处理系统组成,完成了对在轨卫星的电性接口一致性仿真,通过计算仿真遥测数据与真实遥测数据的相关量获得异常指标,得出可能出现的故障模式;通过软故障、硬故障和真实部件故障注入方式复现...     

一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用联合估计和粒子滤波同时估计对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,采用了两种不同的计算方法：一种方法是对状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样,从而获得未来时刻的状态变量的先验分布;另一种方法是采用数据驱动的方法预测未来一段时间内对象系统的量测信息,从而将未来时刻状态变量的先验分布的预测问题转化为一个求解后验分布的估计问题。采用高斯混合模型近似随机变量分布密度,从而将两种方法的计算结果在一个统一的预测框架之下进行有效交互,进一步提高了预测的准确性和可靠性。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了所提算法的有效性。     

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

民用飞机系统的故障预测与健康管理系统设计

简要阐述了故障预测与健康管理（PHM）的内涵以及主要功能．提出了关于民用飞机系统的PHM系统的主要功能模块．包括数据分析、故障诊断、健康评估、寿命预测和维修决策等,以此设计了系统结构模块,并对其进行了详细介绍,最后提出了飞机系统PHM系统的设计与实现时的核心技术以及注意事项。     

复杂系统体系结构设计方法研究

体系结构研究是认识复杂系统、控制系统复杂度的首要问题。复杂系统通常由多个具有交联关系的功能模块组成,各个模块之间通过相互作用组织起来,使系统具备特定的整体属性。随着系统复杂程度的增加,整个系统的组成结构、联结关系以及各个组成部分的规格说明显得越来越重要。与具体部件功能的实现技术相比,系统总体结构设计和组件规格描述相对重...