发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

考虑弯扭变形的叶片模型配准方法

叶片测量数据与其CAD模型的配准定位是叶片几何形状分析的关键步骤。针对涡轮叶片的弯扭变形对叶片模型配准定位的不利影响,提出一种考虑弯扭变形的叶片模型配准方法,以提高叶片模型配准的可靠性与鲁棒性。在迭代最近点算法的目标函数中引入预变换函数,建立考虑弯扭变形的叶片模型配准目标函数。对叶片模型做切片化处理,进行弯扭变形分析生成叶片弯扭变形曲线,使用叶片弯扭变形曲线指导叶片测量数据配准。使用仿真生成带弯扭变形的叶片数据与通过坐标测量机获取的叶片实测数据对配准方法进行了验证。结果表明,所讨论方法能提高模型配准的可靠性,避免弯扭变形可能导致的叶片模型配准失败。     

离子束辅助沉积WS_2-Ti-Ag复合薄膜的摩擦性能

采用ZDH-100型号离子束复合沉积设备沉积WS_2-Ti-Ag复合薄膜,基材为轴承钢和单晶硅(100).采用场发射扫描电子显微镜、XRD衍射仪,检测复合薄膜的表面形貌、微观结构.采用球-盘式摩擦磨损试验机,对复合薄膜在大气环境中的摩擦性能进行了研究.结果表明:采用离子束辅助沉积技术制备的WS_2-Ti-Ag复合薄膜是非晶态薄膜;并且随法向载荷的增加,复合薄膜的摩擦因数减小,摩擦状态越稳定,耐磨寿命越短.     

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。     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.     

无人机飞行控制与管理

从无人机工程研制的角度出发,介绍了工程中常用的无人机飞行控制与管理系统的组成、结构、功能与外部接口;分析了系统功能设计时在飞行控制、飞行任务管理与规划、机载设备故障判断与处理、遥控遥测管理以及任务设备管理等方面应考虑的主要问题;从系统控制权限逐步增大的角度论述了无人机典型的遥控控制、人工干预自动控制以及自主控制等控制方式的特点、适用情形和发展前景;讨论了系统研制过程中的控制律设计、控制与管理策略设计、软件开发和高逼真仿真试验等主要关键技术;最后,归纳了区别于有人机系统的显著特点以及通用化、综合化、智能化和网络化的发展趋势。     

新型带垫卡箍的研究

卡箍在飞机上的应用较为广泛,卡箍的质量问题也会影响飞行的安全.新型带垫卡箍结构形式优异、减震性能好,且橡胶垫片性能好、耐老化、耐燃烧,有效解决了现在军用飞机上带垫的夹紧卡箍橡胶垫片老化严重、减震性能差、拆卸、使用和维护不方便的问题,满足了军机的使用需求.     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。