火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

运载火箭并联双机姿控配平策略研究

运载火箭并联双机是一种常见的发动机推力矢量控制(Thrust Vector Control, TVC)方案,发动机与伺服机构可组合出不同的控制布局。针对液体运载火箭典型的4种并联双机摆发动机控制布局,开展了故障动力学建模仿真研究,基于运载火箭比例微分(Proportional Differential, PD)姿控方法,比对分析了不同故障模式的姿控配平结果,优选了并联双机摆发动机控制布局,最后应用控制重分配技术验证了故障下放宽滚动通道性能策略的有效性,结果表明不同的推力矢量布局故障适应能力不同,姿态重构技术在发动机推力较大故障下仍可保证运载火箭良好的姿控性能与稳定能力。     

基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

卫星在轨故障定位的系统分析方法

近年发射的卫星数量与日俱增,在轨卫星故障案例也随之增多,造成许多重大损失。在此背景下,文章提出了一种卫星在轨故障定位的系统分析方法,给出了系统分析流程和方法,通过三系统关联故障分析、通路故障分析和总线故障分析将系统级故障逐步分解,转化为设备级故障,最终通过试验验证将故障定位,同时给出了计算机辅助分析方法。该方法系统性强,快速易用,定位准确,已经在多次卫星在轨重大故障定位中得到了应用,效果良好。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

B737的CFM56-3发动机“启动悬挂”的分析和处理

航空发动机的工况和使用环境复杂,而故障和故障现象较多并且十分复杂,所以研究发动机的故障现象及探求其工作原理对于从事航空维修的专业人员来说,有利于及时判明故障点,组织有效的维修排故工作,缩短排除故障的时间。B737-300选装的CFM56-3涡扇发动机。笔者在维护工作中曾遇到过多次该型发动机出现启动悬挂现象,启动过程失效。那么,如何处理这种故障呢？现将该故障的分析和处理介绍如下,以供同行参考。     

航空发动机整机振动中的不平衡-不对中-碰摩耦合故障研究

针对航空发动机整机振动分析,建立了含不平衡-不对中-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.在耦合模型中,考虑了机匣运动,同时,充分考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触以及变柔性VC(varying compliance)等非线性因素;在耦合故障中,建立了不平衡、不对中和碰摩故障模型.运用数值积分方法获取了系统响应,研究耦合故障特征和规律.仿真计算分析表明了该模型的正确有效性.      

A320交通警戒及防撞系统（TCAS）简介与故障简述

TCAS （TRAFFIC ALERT AND COLLISION AVOIDANCE SYSTEM）作为一种新型的航空电子系统．它在当今日益繁忙的空中交通中扮演的角色越来越重要．防止飞机之间的危险接近,保障飞机的飞行安全,是现在各种型号民航客机所必须安装并保证其工作正常的电子设备之一。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。