当发动机故障时

维修企业和租赁公司谈在接到客户AOG电话时的反应。从维修角度看,飞机因为发动机故障而紧急停场(AOG)是最糟的情况。一架飞机停飞可能会导致航空公司每天损失几万美元。虽然MRO和租赁公司都会快速响应提供帮助,但航空公司与这些公司的现有关系的紧密程度,决定了可以获得帮助的速度。     

基于复合疲劳试验的涡轮叶片振动应力反推法

提出了一种利用复合疲劳试验和外场故障数据反推涡轮叶片实际振动应力的方法.该方法针对与故障叶片同批次的叶片,开展数个振动应力水平下的单件试验和某一特定振动应力水平下的成组试验,利用极大似然法推导出叶片的概率-应力-寿命曲线(P-S-N);最后基于99.87%存活率下的概率-应力-寿命曲(P_99.87%-S-N),结合叶片的外场故障统计结果,反推出叶片实际工作中振动应力的范围和可能的最大振动应力.      

基于数值微分方法的卫星陀螺故障诊断(英文)

提出一种基于数值微分的卫星陀螺故障诊断方法。通过引入代数可观测的概念,将故障诊断问题转化为求解数值微分问题。并根据卫星姿态运动学方程证明了陀螺故障的代数可观性。然后通过高增益观测器的方法来近似姿态敏感器测量输出的数值导数,并利用李雅普诺夫理论分析和设计高增益观测器。基于陀螺故障的代数可观性和星敏感器测量输出的数值微分,可以直接得到陀螺组件的故障估计值。最后,通过突变、缓变和并发故障等仿真算例验证了算法的有效性,仿真结果表明所提出的方法不仅可以检测故障的发生,而且能够估计故障幅值。     

飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法

针对闭环控制的飞轮系统,本文采用一种基于高斯混合模型(GMM）的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型,它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据,利用基于贝叶斯推理的后验概率（BIP）指标计算新样本偏离GMM模型的程度,该指标能避免由于数据分类不确定而引起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。     

一种基于历史遥测数据的在轨卫星故障预警系统

对在轨卫星遥测数据的变化规律进行了分类,研究了数种主流的数据预测理论并分析了其适应性,由此提出了一种基于历史遥测数据的在轨卫星故障预警系统构架,并定义了其中各模块的功能以及接口关系,给出了实际应用的效果。这个系统对及早发现故障、维持在轨卫星的安全稳定运行具有重要价值。     

亚轨道飞行器发动机故障下飞行程序设计方法

针对亚轨道飞行器单台发动机发生故障情况,提出了基于正指数攻角的发动机故障下飞行程序设计方法,给出了不同故障时刻的仿真结果,并与正常飞行情况进行了比较.仿真结果表明,对于不同故障时刻,该方法均能够在满足弯矩约束、攻角限制的情况下使得故障飞行器安全到达预定高度,为后续应急返回机动飞行提供有利的飞行条件.     

基于光谱分析技术的磨损故障监测

采用转盘电极式原子发射光谱分析技术,监测某型燃气轮机传动润滑系统磨损状况的发展变化趋势,及时诊断早期磨损故障.为确保光谱分析技术监测的准确性,着重研究了环境温度波动、标准曲线细化、样品黏度以及磨损颗粒尺寸等主要因素对测量结果的影响,并简要阐述了光谱分析技术的基本原理.经大量研究试验表明:光谱分析技术能够提前预报燃气轮机传动润滑系统可能发生的磨损故障,是油液状态监控的1种有效手段.