航空发动机量测系统的故障检测

本文研究航空发动机全权限数字电子控制中的量测系统的故障检测,着重研究绕回检测技术,并对模拟通道在各种故障情况下的绕回检测进行了实验研究。      

基于时间序列的音频采集通道故障检测研究

音频数据采集系统是航空电子系统的重要组成部分,其采集通道故障与否关系到舱音采集功能能否有效工作。针对传统对音频采集通道的故障检测方法存在检测效率不高、开发和维护成本较高等问题。提出了一种音频采集通道的故障自动检测方法,基于音频数据的弧度时间序列,利用参考音频信号与音频采集通道输出的数字音频信号的相似度对比结果,判断音频采集电路能否保持音频的一致性,进而判断音频采集通道是否存在故障。方法不仅检测成本低、精度高,并且实现了音频采集通道的快速、自动化的故障检测,同时针对不同领域的音频采集系统具有一定通用性。     

传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究，着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法，对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算，验证了本文提出的方法使用的有效性     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

非线性飞机参数化模型与控制有效率的实时检测

针对非线性飞机方程的控制有效率进行了故障检测与诊断，通过将吹风表格数据处理成一种参数化非线性函数，找出了飞机状态量与控制律分离的控制有效率表达式和检测方法，算法中将检测结果与对应故障模式进行了分类处理，提高了算法的鲁棒性，最后用飞机的实例进行了仿真验证，结果表明，该算法具有较高的检测精度和较快的检测速度。     

基于观测器的传感器故障检测方法对比分析

针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题，提出以故障检测性能指标为依据，对基于卡尔曼 滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观 测器的故障估计检测方法，根据故障检测策略实现故障检测；以蒙特卡罗法生成随机故障，对比分析在故障和干扰同时存在的情况 下2 种方法的故障检测效果和适用范围；基于DGEN 380 发动机进行仿真，仿真结果表明：基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高 斯噪声的处理能力较强，但故障检测率不足50%，尤其是针对软故障效果较差；而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪 声的情况下，针对软硬故障检测的效果均较好，但处理传感器测量噪声的能力较差。     

某型飞机飞行控制计算机模拟通道指示灯无效故障分析

某型飞机在外场使用过程中发现存在模拟通道无效故障,通过故障现象确认、故障定位、故障机理分析和故障验证,对该故障进行深入分析,找到了故障产生的根源,提出了改进措施,并在实际应用中验证了措施的有效性。     

基于OCKELM与增量学习的在线故障检测方法

针对航空电子设备故障检测样本少、以及缺乏在线实时检测理论研究的问题，将一类核极限学习机(OCKELM)和数据增量学习(IL)相结合，实现对贯序来临的样本数据在线故障检测。基于正常状态下的样本数据，给出了OCKELM的核化形式，并推导了核函数和核权重向量的表达式；根据增量学习方法，在吸收新样本时更新核权重向量并估计样本输出值；最终基于2种阈值准则给出模型的检验阈值，对测试样本进行在线故障检测。将所提方法应用于UCI数据集和某航空电子设备的测试数据，实验结果表明：该方法的时间消耗在毫秒级别，实现了在线检测；且相比于现有的SVDD、PCA、OC-SVM方法，该方法在F1、AUC、G-mean和故障检测率等性能指标方面均表现优异。     

对特定传感器故障敏感的最优奇偶向量检测与隔离方法

 提出了一种利用对特定传感器故障敏感的最优奇偶向量进行故障检测与隔离的方法。主要思想是设计一个性能指标函数，使得最优奇偶向量对被检测的传感器故障最敏感，而对其余传感器故障和未知输入不敏感。与常用的广义似然比方法相比，该方法明显地提高了故障的检测能力，此外，对故障的隔离效果也更好。     

基于模型的推进系统故障检测与诊断

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的健康监控问题，提出了故障检测与诊断的基本框架，并讨论了基于发动机系统非线性数学模型，推广的卡尔曼滤波的故障检测方法的基于低阶线性模型的故障诊断方法。     

发动机电子调节器防消喘通道检测系统

介绍了某型发动机综合电子调节器防消喘通道检测系统的硬件、软件结构设计及测控功能的实现。实验表明，基于ATLAS的检测系统能够迅速准确地对该通道进行检测和维护，具有较广的应用价值，可用于发动机综合电子调节器的建模仿真与研究。     

液体火箭发动机故障检测与诊断综述

对健康监控技术的中心问题－故障检测与诊断方法进行了综述，对可能用于液体火箭推进系统的各种故障检测与诊断方法进行了系统分类和详细评述，指出了近期必须研究和完善的几项主要工作。     

飞行控制系统故障检测方法研究

以某型飞机为研究对象，论述了一种基于模型的自修复飞行控制系统故障检测方法。首先提出了通过等价空间法产生残差序列，并对残差序列进行概率比检测，以获得一定置信度下的检测结果。同时舵面损伤故障的概率比检测采用预警检验、校验检测与隔离检测相结合的方法。最后，对所设计的故障检测方法进行了数字仿真研究。仿真结果验证了该方法具有较高的准确性和实时性，为飞行控制系统故障检测提供了一种有效的手段。     

利用改进时序模型提取空间推进系统特征参数

介绍了利用改进时序模型提取空间飞行器推进系统特征参数的方法，利用此方法，结合某飞行器推进系统试验的实测数据，提取出了相应的特征参数，并以此为基础得出了故障判据的阈值，数据回访表明此阈值较领域专家提供的阈值对“泄漏”故障更为敏感，结合多参数辅佐检测，可以很好地完成推进系统的故障检测功能，具有工程实用可行性。     

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。     

基于集员估计的卫星飞轮故障检测与预测方法

为了对卫星飞轮故障进行提前预警，提出了一种基于集员估计的故障检测和预测方法。首先，基于飞轮的动态模型设计了一种基于中心对称多面体的故障检测方法。在检测出飞轮故障后，选取飞轮的电流数据作为故障特征，并采用线性模型或非线性模型来描述其退化规律。然后，提出了一种基于中心对称多面体的集员算法，对退化模型中的未知参数进行估计，并以此为基础预测未来时刻的故障，进而实现对飞轮故障的提前预警。最后，通过数值仿真，将所提出的方法和两种现有的故障预测技术进行了对比。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

基于相关信息熵的传感器故障检测研究

针对连续性过程系统中存在的大量强相关关系测点，根据测量数据间的关联特性，提出了一种应用相关信息熵进行传感器故障检测的方法。理论和实验分析证明，该方法具有简便、直观的传感器故障检测特点，较适合工程实际应用。     

液体火箭发动机试验起动过程故障检测算法研究

分析了液体火箭发动机试验起动过程故障检测的特殊性，提出了一种具有工程应用价值的故障检测算法。经过试验数据检验，证明这种算法简单、安全、有效，工程可应用性强。     

液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题

液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况，必须提高研究水平和加快研究进程，做好基础性的研究工作，介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。     

改进的状态X^2故障检验方法及其应用

针对单状态递推器存在误差时间累积的缺点，在SINS／GPS组合导航系统传感器故障检测过程中，基于状态X^2检验方法提出了以速度误差作为更新依据的状态递推器更新判断准则，并与双状态X^2检验方法进行了比较验证。仿真结果表明，该方法大大减少了状态递推器受故障污染的几率，同时有效提高了故障检测的灵敏度。