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由于航空发动机全权限电子控制(FADEC)系统的时间限制派遣(TLD)分析是航空发动机型号合格审定的一项必要工作,针对目前FADEC系统的多故障TLD仿真分析方法中没有考虑短时限制派遣(ST)值可变以及维修策略对TLD分析影响的不足,提出了全修复策略下FADEC系统的多故障TLD仿真分析方法。分析和比较了现有的FADEC系统维修策略,按照机会维修或成组维修原理,提出了全修复策略。按照全修复策略,开展了仿真建模分析,设计和研究了多故障TLD的仿真流程和方法。通过实例仿真与分析,验证了所提仿真方法不受FADEC系统中零部件数量的影响,而且相对于单故障Markov模型,增加了占总故障数量8.84%的组合故障,提高了分析精度。 相似文献
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一种基于故障匹配的多重故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机数控( FADEC)系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器( FMKF)的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。 相似文献
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针对航空发动机全权限数字电子控制(FADEC)系统专用发电机的输出特性,提出一种电流回馈型恒流变频AC/DC(交流/直流)变换技术,以适应专用发电机的宽输出范围,满足FADEC系统的供电需求.给出了该技术的控制策略、拓扑结构、工作原理、过压故障检测及保护设计方法.试验结果表明:该变换器工作稳定,在-55~125℃全温范围内,满足国家军用标准飞机供电特性(GJB181A)对电源的相关规定.研究成果已成功应用于某型航空发动机数字控制系统中,并通过了台架试车和飞行平台试验. 相似文献
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研究了Hamming编码的原理算法 ,通过模拟实验和软件加以实现 ,讨论了Hamming编码对FADEC的可靠性和实时性的影响 相似文献
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针对航空发动机系统安全性分析中的耦合情况,研究基于Simscape模型的航空发动机耦合故障建模和安全性分析问题。在基于模型的安全性分析(MBSA)故障拓展一般特点的基础上,分析了Simscape环境下进行故障外部拓展和建模语言内部故障拓展两种方式,以建立耦合故障模型。以全权限数字式发动机控制(FADEC)主燃油控制子系统为研究示例,进行独立和耦合故障形式化系统安全性分析。结果表明:航空发动机系统安全分析Simscape模型基于系统设计环境,可直接成为系统设计和安全性分析共同的工具,便于保证设计和安全性分析的一致性;该模型拓展方法和建模语言,从故障数学原理出发,对实际系统不同物理域的组件独立和耦合故障特性具有灵活和定量描述能力;由此拓展的故障模型下的安全性分析具有形式化、直观性和客观性的优势。 相似文献
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基于气动热力模型的FADEC系统FHA方法 总被引:1,自引:1,他引:0
从适航规章对全权限数字发动机控制(full authority digital engine control,简称FADEC)系统的安全要求出发,结合功能危险分析(functional hazard assessment,简称FHA)的一般原则和FADEC系统的特点,得到了FADEC系统FHA的分析要素.根据分析要素中的工具与数据需求,将航空发动机气动热力模型用于可调放气活门(variable bleed valve,简称VBV)控制功能失效危险分析,结果表明:①该模型能够辅助确定FADEC系统功能失效的发动机影响;②FADEC系统功能危险的模型分析方法通过定量分析确定发动机影响的危险等级,为FHA提供直观的参考依据,可作为对专家经验的补充. 相似文献
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为了评价航空发动机数字电子控制器机内自测试检测能力,提出了一种面向全权限数字电子控制(FADEC)系统机内自测试(BIT)验证的综合故障注入器的设计思想。综合故障注入器采用ARM处理器作为核心控制器;基于数模混合电路,分别通过后驱动技术和电压求和技术实现对数字电路节点和模拟电路节点的故障注入;针对各种传感器和执行机构的电气特征,设计了具有良好逼真度的接口模拟电路,从而与电子控制器(EEC)构成FADEC系统运行环境。通过对具有BIT功能的电子控制器原理样机的故障注入实验,证明该综合故障注入器作为航空发动机FADEC系统BIT设计和应用研究的工具是非常有效的。 相似文献
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以提高现代航空发动机控制系统的可靠性为目的,总结了当今一些较常用的可靠性设计技术在全权限数字式电子控制(FADEC)系统中的运用,并讨论了对FADEC系统机械、电子部件及其软件进行可靠性设计的工作流程。实践证明,正确运用先进的可靠性设计技术对提高航空发动机控制系统的可靠性是大有裨益的。 相似文献
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为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。 相似文献