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为了完善航空发动喘振故障研究和加速发动机技术快速成熟,通过分析喘振原因及其影响因素,建立故障树,将喘振影
响因素分为调节机构、进气扰动、主机性能及主机结构4个模块。以故障树及4个模块为依据,并综合考虑零部件发生故障概率和
维护工作难易程度,提出一种喘振故障外场诊断方法,制定排故流程以及与4个模块相对应的排故子流程,将排故流程模块化。
诊断方法已应用于外场用户的使用维护中,通过该方法,可将喘振故障快速定位于4个模块中的1个,进而根据该模块及其排故子
流程进行故障排查及处理。结果表明:该方法有效可行,能够大幅提高喘振故障的排查效率,并大量节约了航空发动机在外场中
的使用维护成本。 相似文献
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随着现场可编程门阵列(FPGA)在空天电子系统中的广泛应用,受空间辐射恶劣环境影响,FPGA中重要的存储器电路BRAM,因采用SRAM技术极易发生位翻转故障,虽绝大部分情况表现为瞬时故障,但永久故障依然存在。针对BRAM自修复方法仅修复瞬时故障的现状,对能同时修复瞬时故障和永久故障的自修复方法进行研究,提出了一种冷备份多模冗余结构,用3个热备份模块和1个冷备份模块来构造BRAM,该结构可通过三模冗余刷新方法修复瞬时故障和冷备份替换方法修复永久故障。给出了整个BRAM自修复系统中各模块的电路结构和实现方法,实验验证了系统的自修复能力,并在可靠性、硬件资源和时间消耗3个方面,通过对比分析论证了自修复方法的有效性。 相似文献
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本文以遥控台控制端LIU98C设备中的VCSS模块故障为实例,简要介绍了LIU98C设备的组成、工作原理及其功能,说明了故障现象、故障分析和排故方法,并详细阐述了VCSS模块中故障点的定位和维修过程,为维修同类故障提供了经验。 相似文献
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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。 相似文献
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分析了飞机机载软件的分类和软件故障的特点,给出了软件故障的判定依据和故障排除方法,有助于提高维修人员的业务水平以及机载软件的可靠性水平。 相似文献
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干扰弹在电子战中用于对敌导弹制导雷达、火控雷达实施箔条干扰和对敌红外追踪系统等实施红外干扰。它的可靠性至关重要,因此装机前对它的投放器进行检测是非常必要的。针对干扰弹投放器的检测,采用模糊诊断的方法,通过对其输出的投放脉冲波形进行分析,确定故障症候集合,得出故障产生原因,并能将故障定位于某一确定的电路模块上。实践证明,该方法故障检出率高,能有效减少检测时间,大大提高工作效率。 相似文献
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机载270 V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流进行采集,并进行差值标准化处理获得特征数据;根据特征数据的特点,利用Flatten层对原有DRSN结构进行改进,来提高算法对故障模块的识别精度。在确定系统逆变模块故障之后,利用两相线电压之比确定出故障相,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明:所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。 相似文献
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论述了一种以PowerPC750作为硬件架构的中央处理器模块在线检测技术,利用模块自身运行的启动、加载检测程序和VxWorks实时操作系统的调试工具完成高集成度复杂电路板故障的在线检查与测试。相比传统的离线测试方法,在线检测技术不仅能够更加准确、快速地定位故障;而且可以避免离线测试时对电路板再造成二次损伤。 相似文献
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针对当前测试性验证试验设计方案均存在确定的故障样本量较大以及验证周期长的问题,提出了一种基于仿真数据的测试性验证序贯设计方案。首先,基于二项分布模型确定序贯设计的判决阈值;然后,在序贯试验下基于给定的样本量分配和故障模式选取方法,采用仿真的方式生成相应的故障模式并进行验证试验。同时,以序贯方式计算相应的概率比,通过其取值动态判定接受/拒收。结果表明,与传统方法相比,该方法与经典验证方法具备几乎相同的抽样特性,能达到有效减少测试性验证试验所需故障样本量的目的。 相似文献
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喘振是发动机的常见故障之一,其对发动机的影响重大。本文以一起喘振故障为例,从故障现象出发,排查故障原因,最终判定为线路故障,为发动机喘振故障分析提供思路。 相似文献
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聚类分析的数据挖掘方法及其在机械传动故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
采用网格化处理的思想,通过对基于密度的聚类分析方法进行改进,提出了一种新的聚类算法.这种算法通过对齿轮传动系统的故障信号进行测试、对故障类型进行了判定,对不同转速下齿轮传动振动信号进行谱熵计算、并采用网格划分方法将其表示在二维和三维空间分布平面内,可以较好地将正常、裂纹、磨损等类型的故障进行聚类和识别,并通过试验验证表明能够对不同工作状态的齿轮传动信号进行可靠的聚类与区分,聚类率为96%以上.说明该方法对齿轮故障进行区分与诊断是切实可行和有效的. 相似文献
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最小熵解卷积(MED)是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法,它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取,目前,针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法,往往需要人为经验选择。因此,在MED的算法基础上,通过结合自相关函数,提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法,该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性,从而自适应地确定MED的最优的滤波长度以提升微弱故障信号中的周期脉冲成分,避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取,并利用两个实例进行了有效性验证:基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验;带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明,所提方法可以消除传递路径影响,提升微弱冲击周期性特征,并且与最大相关峭度解卷积(MCKD)方法相比,诊断结果更具优势。 相似文献