飞机发动机燃料计量系统故障分析的一种方法

随着产品成本和复杂性的提高，故障模式影响分析已成为复杂系统设计过程中不可或缺的部分。但其有效性多年来一直存在争议，其主要原因在于采用以经验为主的定性推理法，分析繁琐，工作量大，导致很难确定每种故障模式的故障影响。本文从BIT设计的角度，以功能角色模型理论为基础，导出在反馈系统中的推理规则和故障模式影响分析方法。最后以喷气式发动机燃料计量系统为例，阐述对该系统进行故障分析的一般步骤。研究表明，本文提出的功能角色模型理论可有效提高故障模式影响分析效率。     

通用处理模块的功能FMEA技术应用研究

通用处理模块(General Processing Module, GPM)是集成模块化系统的核心,用于实现系统的数据处理功能。GPM的可靠性是保证其效能的前提和基础,应与功能、性能等技术指标一样在模块研制过程中予以重视,为此很有必要开展GPM故障模式与影响分析。研究了故障模式及影响分析(FMEA)的分析方法及流程,以GPM中的电源管理单元为例,对其进行功能FMEA技术的应用研究,识别故障模式及设计中的薄弱环节,优化设计方案,提高GPM的可靠性和安全性,为后续机载产品开展FMEA工作提供参考。     

面向航天器在轨管理的混合智能诊断系统设计

针对目前航天器专家系统普遍存在的"知识获取瓶颈"、"处理效率低"、"知识结构直观性差"等问题,介绍了一种新的混合智能诊断系统。该系统在使用基于规则推理进行故障征兆识别的基础上,一方面利用案例推理技术实现故障的快速诊断;另一方面利用故障树分析法给出详细的推理过程和推理结果。文中介绍了这种混合智能诊断系统的系统构成、诊断流程和推理算法。     

故障报告、分析和纠正措施系统

阐述了型号研制过程中建立故障报告、分析和纠正措施系统 (FRACAS)的重要性 ,详细论述了在型号研制过程中开展FRACAS所要求的各项工作的程序和方法、如何对该系统进行管理 ,以及保证FRA CAS正常运行的信息系统的传递流程。     

超短波电台自动检测与故障诊断系统设计

介绍了超短波电台自动检测系统与故障诊断系统的功能,并根据功能要求进行了硬件电路的设计,采取面向信号的ATLAS语言进行软件设计和建立在专家知识输入故障推理模型.该系统经使用证明,检测结果精确,检测效率较高.     

电传飞控计算机子系统BIT设计研究

飞控计算机子系统是飞行控制系统的计算和控制核心,影响着飞行安全。采用BIT进行故障检测和定位可以显著提高飞控系统安全性。现阶段的BIT设计研究中,系统级偏向于顶层功能要求的论述,计算设备的BIT研究偏重于通用计算机的软硬件论述,飞控系统向计算机子系统的需求传递和可追溯性不强,也缺乏基于系统工程的飞控计算机子系统BIT设计流程研究。通过对飞控计算机子系统架构的分析得出其通用的组成模块。以此为基础开展BIT设计研究,分析了BIT的分类及特点,提出了BIT设计的通用需求,设计了基于系统工程的飞控计算机子系统BIT设计流程,重点从飞控系统功能需求出发详细论述了飞控计算机子系统BIT的初始化、工作模态转换、测试项目、执行时序及与飞控系统功能高关联度的BIT项目测试的设计方法原理,分析了故障预测及健康管理的设计方法和减少虚警的措施。采用该设计流程和详细设计原理方法的飞控计算机子系统BIT设计通过了地面综合试验的验证。     

BL分析下的管制员差错本体建模研究

为分析识别空中交通管制任务中管制差错问题,结合BL(body loop,BL)压力产生模型研究管制员压力来源.提出领域本体的建模流程,确立推理模型的内部逻辑关系,构建管制差错领域本体模型.采用FaCT++推理机针对实际案例进行语义推理,从而识别管制差错类型,提出了基于本体的管制差错专家系统的系统框架.结果验证了构建推理模型的有效性和合理性.     

航空制造企业面向协同的工艺并行设计系统研究与应用

提出了面向协同的工艺并行设计方法。分析了CSCW技术及制造企业工艺技术工作的应用现状,建立了工艺协同设计模型。以某航空制造企业基于CAPPFramework和Teamcenter集成开发的协同工艺设计系统为背景,建立了CSCW-CAPP的系统架构,对工艺协同设计中的关键流程进行了详细论述,并以XML为工具进行了协同系统协同过程的通信、合作和协调的形式化描述。     

民用飞机适航符合性验证方法与程序研究

研究了功能危险分析、故障树分析、故障模式影响分析以及共因故障分析等安全性分析方法在民用飞机适航符合性验证中的应用,明确了各种方法的应用时机与输入输出信息.分析了民用飞机设计各阶段适航安全性工作内容,以各项安全性分析技术为基础,建立了民用飞机适航符合性验证流程,初步构建了民用飞机适航符合性验证的理论体系.     

航空发动机故障诊断方法及测试流程分析

阐述了某型航空发动机工程研制中应用的发动机故障诊断方法及测试流程。根据发动机型号的使用特点和发动机故障诊断方法对FMECA分析结果进行故障分类,指出了各类故障在现有的测试技术下是否能进行故障诊断,并对能诊断的故障类型进行了详细的故障诊断及测试流程分析,经验证,发动机故障诊断方法及测试性流程可满足航空发动机型号的测试性需求。     

某型飞机平显故障诊断系统的设计与实现

提出了基于知识库的某型飞机平显故障诊断系统.文中给出系统总体结构模型和面向对象模型,介绍了规则推理、神经网络推理和模糊逻辑推理的特点,并提出了三者并行推理的方法,其优点在于能节省推理时间并且各模块之间可以相互学习提高诊断能力.最后给出了系统的功能和实现方法.     

利用历史故障信息提升机载计算机FMEA分析准确性

FMEA分析是可靠性分析中的一个重要工作项目,通过分析产品的故障模式发现设计的薄弱环节提出改进措施,并为产品的设计提供数据支撑.目前机载计算机FMEA分析存在分析不准确、不全面的问题,导致分析工作流于形式,分析结果可用性差.分析了目前FMEA分析存在的问题,描述了历史故障数据对FMEA分析的作用,提出了利用历史故障信息对FMEA分析进行改进的方法,给出了分析的工作流程,明确了利用历史故障信息可以有效提升FMEA分析的准确性.     

基于神经网络的机械系统可靠性评价模型

机械系统相关失效的存在,严重地削弱了冗余结构的安全作用。从系统层的应力强度—干涉模型出发,通过Monte-Carlo仿真不同冗余系统的各阶失效概率,获得失效数据。利用BP神经网络算法的函数逼近功能、非线性映射功能和容错能力对系统相关失效概率模型进行离散化处理,建立系统失效概率与零件失效数据之间的非线性关系,进而构建基于神经网络的机械系统可靠性评价的参数化模型。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率。实例给出其应用方法并与实验结果进行对比,表明该方法准确可靠。     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

Neural network directed Bayes decision rule for moving targetclassification

In this paper, a new neural network directed Bayes decision rule is developed for target classification exploiting the dynamic behavior of the target. The system consists of a feature extractor, a neural network directed conditional probability generator and a novel sequential Bayes classifier. The velocity and curvature sequences extracted from each track are used as the primary features. Similar to hidden Markov model scheme, several hidden states are used to train the neural network, the output of which is the conditional probability of occurring the hidden states given the observations. These conditional probabilities are then used as the inputs to the sequential Bayes classifier to make the classification. The classification results are updated recursively whenever a new scan of data is received. Simulation results on multiscan images containing heavy clutter are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed methods     

基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法

用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。     

一种鲁棒的非线性飞行控制律设计

介绍了一种反馈线性化方法——逆系统方法，用以解决非线性飞行控制。针对逆系统方法存在的误差，介绍了一种鲁棒控制方法——基于RBF神经网络直接自适应控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真，结果证明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

基于BDI模型的管制员Agent行为建模研究

针对空中交通仿真系统中的管制员Agent建模问题，通过分析管制操作行为特点，采用BDI结构，建立了基于决策树模型的管制规则知识库，设计了慎思型管制员Agent。基于Jadex平台，构建了管制员Agent模型，将由JADE平台建立的航空器Agent和模拟空管自动化系统Agent与Jadex平台建立的管制员Agent进行通信与协调，通过仿真系统构建仿真场景并验证管制员Agent的BDI推理过程，实现了对管制员的日常指挥行为的模拟。实验结果表明，所构建的管制员Agent模型可以顺利进行推理过程并对飞行冲突进行探测与解脱。     

PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用

文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断.实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.