基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

航空发动机故障诊断技术综述

航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是非常重要的。总结了航空发动机故障诊断的一些的方法,通过对各种方法的比较,对某种故障可以按照需要选择使用一种或几种方法。最后还介绍了目前较为前沿的两种故障诊断方法:小波分析法和神经网络法。     

航空发动机故障诊断技术

航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环,在航空发动机的设计、生产、使用和维护中起着非常重要的指导作用。本文在简要介绍航空发动机故障诊断技术的基础上,详细地介绍了其实施的基本环节、方法和目前常用的几种新型的航空发动机故障诊断技术,展望了航空发动机故障诊断技术的发展前景。     

基于变精度粗糙集的航空发动机故障诊断

针对航空发动机故障诊断的实际情况,在分析粗糙集理论缺陷的基础上,引入变精度粗糙集模型对专家给出的样本集进行处理,并将所得到的极小化决策算法用于历史故障样本集的分析,得到了高的识别率,从实践的角度证明了该方法的有效性以及小样本情况下所得决策算法的普适性.      

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义，而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数（RBF）神经网络建立发动机的故障诊断模型，论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行，并通过该模型对发动机参数进行辨识，结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。     

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。     

人工神经网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

介绍了神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 ,给出了利用神经网络方法进行航空发动机故障诊断的方法和步骤及需注意的关键问题 ,并利用神经网络方法诊断了加力泵不供油故障     

Elman 回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

航空发动机故障远程诊断系统

基于WEB的航空发动机故障远程诊断系统是将传统的发动机故障诊断技术与WEB技术相结合的系统。该系统的建立使航空发动机的监控、诊断和维护技术融入网络环境,可以极大地提高发动机疑难故障诊断的准确性和及时性,体现了故障诊断技术网络化、信息化的发展趋势     

油液监测技术及其在航空发动机故障诊断中的应用

重点介绍并对比研究了几种油液监测方法 ,并阐释了该技术的应用及发展方向     

基于光谱D-S证据融合的航空发动机故障诊断技术

研究了基于光谱信息的发动机磨损故障Dempster-Shafer证据融合诊断方法,确定了其故障识别框架和诊断规则;采用分区间S函数确定了mass函数的形式,融合了油液中7种金属元素浓度信息和浓度变化率信息,并应用于航空发动机磨损故障诊断.     

民用航空发动机性能故障诊断途径

发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段.航空专用数据链通信系统(ACARS)和快速数据存取记录器(QAR)已经越来越普遍地被各航空公司所采用.介绍了多个综合利用ACARS、QAR译码巡航报告等信息对V2500发动机进行性能故障诊断的案例,对如何利用多种手段和EHM软件对V2500发动机进行故障诊断作了总结.     

磨粒分析技术及其在发动机故障诊断中的应用

基于显微形态学方法的磨损微粒显微分析技术是近年来出现的解决发动机磨损故障诊断问题的新方法之一。应用形态学分析方法建立一套磨粒显微特征描述体系提取磨粒特征信息,作为磨粒识别的信息基础,可以准确地完成磨粒自动识别。基于发动机润滑系统磨粒分析的结果和颗粒摩擦学理论,比较准确地评估出发动机接触磨损部件的磨损状态,进而诊断或预测此类磨损故障;另外,此项分析诊断技术在发动机气路磨损故障诊断中也具有潜在的应用前景。      

航空发动机故障诊断信息融合方法研究现状

简介了信息融合的层级和实现过程,综述了航空发动机故障诊断信息融合方法研究的现状。     

航空发动机的油液故障诊断专家系统

专家系统是具有大量专门知识,并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统.目前,油液分析技术包括铁谱分析、光谱分析、油品理化分析等多种技术,这些分析技术的联合应用增加了发动机摩擦学信息的来源,正确充分地利用这些信息是有效建立航空发动机油液故障诊断专家的关键.     

信息融合技术在飞机发动机油液故障诊断中的应用研究

详细介绍了信息融合技术中的D-S证据理论,并运用该理论能够处理不确定信息能力的特点,对油液分析的光谱数据和铁谱数据进行了有效的融合,解决了单独分析方法难以得到综合信息的问题,提高了飞机发动机油液故障诊断的准确性.