基于神经网络的某型航空发动机故障诊断专家系统研究

介绍了基于神经网络的航空发动机故障诊断专家系统的特点,给出了构建这类专家系统的方法。并构建了基于神经网络的某型航空发动机故障诊断专家系统。最后给出了诊断实例。     

航空专用焊接数据库及专家系统

焊接数据库及专家系统是焊接数字化体系的重要组成部分。近年来,随着航空制造业向数字化、智能化方向转型步伐的加快,吸引了越来越多的航空企业开展航空专用焊接数据库及专家系统设计与开发方面的工作。目前在航空制造领域建立的焊接数据库,已实现航空材料焊接基础数据、焊接参数数据、焊接性能数据及典型案例数据的有效存储和共享。焊接工艺设计专家系统的应用,可辅助焊接工艺文件自动设计与管理,大大缩短了焊接工艺文件编制周期;焊接缺陷诊断专家系统可根据缺陷特征判断缺陷类型,或根据缺陷类型分析缺陷成因,对控制和预防各类缺陷的产生及控制焊接质量具有重要的实际应用价值;焊接信息管理平台在数据库平台、专家系统平台以及用户权限管理基础上,实现了焊接工艺流程的在线智能化协同办公。结合航空制造业焊接数字化发展进程,在已有焊接数据库及专家系统研究的基础上,把焊接质量预测专家系统和制造业大数据分析挖掘技术运用到航空焊接数据库及专家系统设计中,将成为未来航空焊接专家系统的发展趋势。     

航空发动机内窥检测智能诊断专家系统

内窥检测在航空发动机维护中得到广泛应用,但是目前的人工检测方式已经难以满足民航业的需求,将智能诊断专家系统引入到航空发动机内窥故障检测中,并集合了基于规则的专家系统和基于案例的专家系统的优点．研究了一种航空发动机内窥检测智能诊断混合专家系统,该系统首先对处理后的内窥图像进行规则推理,若无法找到匹配规则再转入案例推理,直至给出故障诊断结果和维修策略。通过实验检验,专家系统可以准确、快速地给出诊断结果。     

基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.     

航空维修质量评估专家系统中的神经网络

神经网络用于专家系统是实现人工智能的一种新方法,为获取专家经验提供了一条有效途径.文中利用人工神经网络的学习特性,实现对管理专家评估思想的学习与模拟,建立了航空维修质量评估专家系统,为航空维修工程的宏观质量管理提供决策支持.运行结果表明系统是实用可靠的.     

采用新技术的维修信息系统设计

阐述了一种现代航空装备维修信息系统的设计方法.该信息系统利用维修专家系统、故障诊断、维修决策和维修支援等新技术,大大提高了航空装备维修的自动化水平.     

基于规则的航空发动机孔探图像诊断方法研究

针对军用航空发动机内部损伤频率高、诊断决策时间长的问题,运用基于规则的推理方法,结合案例推理,进行了航空发动机内部损伤维修决策的专家诊断研究,开发了基于孔探图像的航空发动机内部损伤维修决策专家系统。依据领域专家的经验,通过分析得到了对该型发动机的专家知识,并将其转换为if-then的知识规则存放于知识库中;利用图像处理方法,对损伤进行测量,得到损伤的尺寸参数;根据损伤尺寸,依据相应的知识规则,应用正向推理得到损伤的维修决策。运用多个航空发动机内部损伤实例验证了所开发的专家系统的有效性。     

航空燃气涡轮发动机EMS研究

EMS已经成为有效提高航空燃气涡轮发动机使用可靠性和维修质量的重要系统。本文简要介绍了航空燃气涡轮发动机EMS的结构和主要功能,研究了监测参数的选择、机载监视系统及地面监视与专家系统,并展望了其发展趋势。     

航空继电器适应性故障诊断系统

为了减少目前航空继电器用于发现和修理故障的费用,建立了基于规则、事实以及其自身经验的一个专家系统--适应性诊断系统(ADS).该系统利用推理对航空继电器检测和替换顺序进行了优化,节约费用约50%.     

航空生物燃料发展风险的多层次灰色评价

针对民航业使用航空生物燃料的特点,构建了航空生物燃料产业发展的风险指标体系,并应用灰色理论建立了灰色多层次航空生物燃料发展风险评价模型。随后通过专家系统对指标体系各指标进行评估,结合层次分析法得到各指标权重,建立了分级标准,提出了航空生物燃料的发展风险等级划分方法。评价结果表明,该航空生物燃料风险评价体系及模型较为合理,可应用于相应风险评估。     

某型飞机地面综合检测系统的设计与应用

介绍了将PXI总线自动检测技术与CLIPS故障诊断专家系统相结合,应用于航空设备检测与故障诊断中,使飞机维护时间大大缩短、飞机的出勤率有所提升。     

航空发动机滑油光谱故障诊断专家系统

本文介绍的是新开发的航空发动机滑油光谱故障诊断专家系统,提出了一套成熟的符合国情的知识库建立的方法。同时通过对数据的分析,并结合发动机实际使用情况,研究出一套动态制定发动机磨损元素界限值的方法。该专家系统故障诊断准确率高,具有很强的实用性。     

工程结构的知识工程与专家系统

本文介绍计算机人工智能的一个重要应用分支——专家系统在工程结构设计与检验中的应用及其主要基础知识工程的情况。除了对这门新兴学科的基本概念作一简述以外,文中对知识工程的内容、组成和方法进行了讨论;并结合航空飞行器的设计与检验问题,具体讨论了对其建立专家系统的概念与模型。     

人工智能技术在航空发动机孔探检测中的应用进展

孔探是当前航空发动机检修过程中应用最多的无损检测方法,也是孔探图像的唯一获取途径。近年来,深度学习等人工智能方法开始被应用到航空发动机损伤分类、检测中,为实现航空发动机检修智能化提出了一些现行有效的方法,具有重要的工业应用价值。本文概述了航空发动机孔探检测的发展和优缺点,综述了专家系统和机器学习人工智能方法在发动机孔探图像方面的应用进展,总结了基于孔探图像实现航空发动机孔探检测智能化面临的一些挑战。     

专家系统在航空运输业中的应用

瑞士阿特拉西斯公司从1984年开始开发专家系统,主要强调其在航空运输业中的实际应用。对某些功能,诸如完善的决策支持、计划和仿真,专家系统比常规软件更合适。阿特拉西斯公司开发的专家系统过去、现在和未来都用LISP语言编程。 阿特拉西斯公司开始研究专家系统技术时,引入了采用智能公司的KEE(知识工程环境)等复杂工具的LISP计算机。 研究初期的具有挑战性和富有成果的工作改进了最初为单独使用的单用户工作站设计的LISP     

航空发动机叶片损伤自动测量方法研究

基于内窥镜的视觉检测技术在现代航空发动机故障诊断中发挥着重要的作用。针对航空发动机叶片的典型损伤,提出了一种基于三次样条插值的自动测量方法。对损伤叶片进行图像预处理并提取叶片轮廓,利用三次样条函数进行插值计算,通过对一次导数和二次导数的分析得到损伤尺寸。结合故障诊断方法,开发了航空发动机智能诊断专家系统。通过实验对比,证明了方法的有效性和正确性。     

航空维修宏观管理的人工智能方法

本文将人工智能技术引入航空维修管理工程,从而建立集中专家智慧的宏观管理专家系统。文中提出基于模糊集理论的推理模型,基于随机集落影和集值统计理论获取知识和自适应修正的新方法——特征值法,以及PROLOG的系统实现途径。该方法可定量评估航空维修系统效能,诊断系统异常的原因。     

基于知识的转子系统建模与动力分析

提出了一种新的航空发动机转子系统模型化及分析法，将计算机辅助模型化、子结构模态综合法与复杂结构设计的专家系统技术相结合，利用知识库存储的知识，进行转子系统模型建立、模型的分析诊断和转子系统的再设计。     

燃气涡轮发动机故障诊断的人工神经网络法

介绍了人工神经网络专家系统在航空涡轮风扇发动机故障诊断上的应用。通过一个高涵道比涡扇发动机故障诊断的实例分析, 验证了三层逆传播网络的可行性。非常令人鼓舞的诊断结果证明:神经网络的模糊联想特点、分布存储和并行处理能力以及对随机误差的抑制作用, 使其成为一个有效的和快速的方法。它有很好的应用前景, 并可广泛用于航空发动机的故障诊断。      

基于状态分类评价的发动机故障诊断决策系统

提出了基于状态分类评价的决策系统。依据发动机构造的特点,将技术状态分成物理类和逻辑类。同时将专家系统和决策支持系统集成在一起构成智能决策支持系统(IDSS),为航空发动机故障诊断和维修提供更好的决策支持。