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民航发动机远程故障诊断技术展望 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机因其结构复杂及高温高速的恶劣工作环境,时刻都可能发生故障。作为飞机的心脏,民航发动机的健康状况将直接影响飞行的安全和正点。本文将Internet的网络技术与民航发动机故障诊断技术有效地结合起来,使民航发动机的维护和诊断手段提升到远程诊断的网络环境,可以极大地提高故障诊断的水平及时性,这基于当前网络化信息化的发展趋势,此种形式具有明显的社会效益和经济效益。 相似文献
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基于知识规则的发动机磨损故障诊断专家系统 总被引:7,自引:1,他引:7
针对某型发动机试车状态的磨损故障诊断问题,运用了两种最常用的滑油分析技术——铁谱分析和光谱分析,同时结合发动机试车台监测数据,对该型发动机试车过程中的磨损故障进行专家诊断。首先依据领域专家的经验,通过分析得到了各种分析方法的诊断专家知识,并将其转换为基于if-then的知识规则存放于知识库中;其次,依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的字符表达式;最后,根据应用正向推理机得到磨损故障的诊断结果。 相似文献
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航空发动机气路故障诊断的平方根UKF方法研究 总被引:2,自引:9,他引:2
设计了适用于双轴涡扇发动机健康参数估计的平方根UKF滤波算法,解决了线性卡尔曼滤波器估计结果准确性依赖于线性模型精度;常规UKF算法中由于计算误差及噪声信号影响引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散等问题.提出了根据测量残差变化改进滤波收敛速度与稳定性的方法.发动机渐变与突变故障模式下仿真结果表明,平方根UKF估计算法收敛速度快,稳定性强,精度高,是一种有效的发动机气路部件健康参数估计与故障诊断方法. 相似文献
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基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断 总被引:6,自引:4,他引:2
提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法. 相似文献
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提出一种基于A daBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多类故障的诊断。针对一个涡轮喷气发动机气路部件的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,便于工程应用。 相似文献
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基于支持向量机的航空发动机故障诊断 总被引:18,自引:6,他引:18
支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。 相似文献
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发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段.航空专用数据链通信系统(ACARS)和快速数据存取记录器(QAR)已经越来越普遍地被各航空公司所采用.介绍了多个综合利用ACARS、QAR译码巡航报告等信息对V2500发动机进行性能故障诊断的案例,对如何利用多种手段和EHM软件对V2500发动机进行故障诊断作了总结. 相似文献
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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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从系统架构、网络配置、安全措施、用户体验等方面总结了将移动互联网技术应用于机务生产信息系统的经验,并提出几点建议。 相似文献