发动机FADEC中微处理系统故障检测

本文提出了一种用于航空发动机全权限数字电子控制 (FADEC)中微处理系统的加电自检 (POST)方法。研究了 Hamming编码对航空发动机 FADEC中信息的故障检测和校正方法, 对微处理系统中的 RAM存储器故障检测以及 Hamming编码的故障检测和纠错能力分别进行了模拟实验。      

数控系统传感器故障检测隔离及适应技术

介绍一种发动机传感器故障的检测、隔离及适应方法,并给出某型涡轴发动机的数字仿真实例,说明该方法的有效性和实用性。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障

在发动机全功能数字电子控制系统中,提高传感器工作的可靠性是十分重要的,除了不断对传感器本身的性能加以改进提高外,现在广泛地采用了余度技术。近二十年来对解析余度(Analyt ical Redundancy)进行了广泛的研究,解析余度(AR)方法是基于各状态变量之间存在的解析关系,在系统可观条件下,利用无故障的输出测量值去估计(构造)已故障传感器正常工作状态时的输出信息,从而实现对故障的检测、隔离与重构,保证控制系统具有预定的控制性能。      

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。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

关系矩阵法在发动机执行机构故障检测中的应用

作为航空发动机控制系统的重要组成部分, 执行机构的故障检测与隔离目前尚缺少有效方法.本文提出了一种新颖的解决问题途径, 利用相互关系矩阵, 通过发动机输出与控制器指令计算执行机构输出的偏差, 可以达到检测、隔离多个执行机构故障的目的.数字仿真表明, 这一方法在航空发动机执行机构故障检测中, 具有较高的准确性.      

SCADE 在航空发动机FADEC 软件开发中的应用

为了探索SCADE开发环境在基于模型设计（MBD）的软件开发中的优势,理解其建模和自动代码生成机制,研究其在基于模型的测试和覆盖率分析中的实现方法,基于某型航空发动机FADEC系统的健康管理软件开发,应用了SCADE开发环境的建模、仿真、测试及覆盖率分析、代码生成与集成的全流程的MBD开发方法,并进行了完整的系统测试,测试用例全部通过。系统测试的结果验证了基于SCADE开发环境进行FADEC软件开发的正确性和可靠性,为SCADE开发环境在航空发动机FADEC软件开发中的应用提供了技术指导和工程借鉴。     

某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究

研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。      

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     

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。     

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。     

模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用

提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。      

用于检测操纵面损伤的故障检测滤波器

针对飞行中典型的操纵面损伤故障,以故障检测滤波器为基础,开发了一种建立在离散模型上的快速、稳定的故障检测及诊断算法,可以在几个采样周期内同时精确检测出多个操纵面的损伤程度,故障检测滤波器的稳定性、收敛性也得到证明,具有较好的实用性。几种组合故障下的仿真研究证实了上述结论。     

检测传感器故障的鲁棒观测器

介绍一种在系统参数变化情况下进行故障检测的观测器。对观测器采用特征值、特征向量进行联合配置的算法 ,并对估计误差设计奇偶空间 ,使各传感器的故障在奇偶空间中被解耦分离 ,因而可用一个观测器检测与分离多路故障传感器 ,实现了故障检测的鲁棒性     

GA—HCM混合聚类算法及其在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点，提出了GA－HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解，使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现，从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法，使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性，利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架，基于实际试车数据对GA－HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点，能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象，并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。     

非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用

基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波（ＥＫＦ）更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计（或称为飞行轨迹重构）问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明：提出的非线性近似滤波方法比ＥＫＦ有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比ＥＫＦ更好的结果。     

YF—75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统的研制

根据YF－75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统（CMFDS）的研制情况，重点介绍了总体设计原则、系统功能、系统组成、系统结构、系统硬件组成与接口形式、发动机主要技术状态、故障模式分析、故障数据库建立、监测部件与监测参数选择等内容，对状态监控与故障诊断算法也做了较为详细的描述。最后，还给出了用YF－75发动机18次原始试车数据对CMFDS进行验证的情况，结果显示本系统具有很强的适应性和有效性。