共查询到10条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
航空发动机滑油中舍有摩擦副产生的磨损微粒。通过滑油介质中所含磨损微粒中元素的分析.运用Dempster-Shafer证据融合诊断方法,对航空发动机的磨损状态等进行有效的诊断,确定发动机的磨损程度,以及发动机的磨损部位,从而可对发动机的故障排除作参考。在融合过程中提出了先对每个元素的磨损量和磨损率进行融合,再总体融合的方法。针对Dempster—Sharer证据融合的局限,应用了两种改进的融合方法,并进行比较。实例表明,Dempster—Shafer证据融合是一种有效的航空发动机滑油磨损的故障诊断方法。 相似文献
3.
基于一般 Petri网理论、故障树技术和模糊集理论 ,建立了适用于故障诊断的模糊 Petri网理论体系 ,并用于 FMS的故障诊断实例中。该方法具有直观、表达能力强、易于推理 ,能准确地描述故障现象的性质及故障空间的关联 相似文献
4.
D-S证据理论及其在滑油故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
结合算例阐述了D-S证据融合理论的基本思想及其改进公式,并应用在航空发动机滑油光谱分析和磨粒分析中,表明D-S证据理论是航空发动机滑油故障诊断中一种非常有效的数据融合方法。 相似文献
5.
6.
将小波分析与前馈神经网络相触合,应用于小波神经网络对航空发动机滑油系统的故障渗断.结果表明,小波网络故障诊断方法具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法. 相似文献
7.
滑油系统是航空发动机的重要组成部分,本文从一起典型的FJ44-1A型发动机滑油压力高故障入手,简要介绍了该型发动机滑油系统的组成和基本原理,阐述了故障排除的程序和步骤,分析了故障原因,并提出滑油系统相应的维护建议,为相似机型的日常维护提供参考。 相似文献
8.
滑油状态的监测与分析是航空发动机状态监测与故障诊断的重要手段。为了解决以往滑油金属质量分数预测模型算
法的局部性、收敛速度慢及预测结果误差大等问题,结合遗传算法(GA)收敛速度快、鲁棒性好等优点,对反向传播(BP)神经网络
算法进行GA优化,通过GA对参数寻优,并应用于发动机滑油金属质量分数预测。由于滑油的状态参数并不能确定部件故障与
否,利用贝叶斯(Bayes)决策规则对诊断结果进行了错误率计算。将所提方法应用于某航空发动机滑油铁质量分数预测,结果表
明:采用GA优化后的BP神经网络(GA-BP)得到的预测结果具有更高的精度,其最大预测误差不超过6%,平均预测误差为1.7%,
所测数据与原数据具有较好的拟合性,利用Bayes决策规则对诊断结果进行分析,对于部件故障与否的判别更具说服力。 相似文献
9.