基于四元数估计角速率的陀螺故障定位

当卫星速率积分陀螺的配置冗余度不满足一致性检验条件时，不能单纯利用硬件冗余实现陀螺的故障定位。鉴于角度和角速度敏感器的输出通过卫星运动学相关，本文利用姿态测量敏感器的输出来诊断陀螺故障。首先根据姿态测量敏感器的输出得到卫星姿态四元数，进而根据四元数动力学方程得到粗略的姿态角速度信息，并将此角速度作为输出信息用于对卫星动力学方程的滤波，从而得到较精确的角速度信息，为单冗余度陀螺组件的故障定位提供解析冗余信息。利用四元数方法可以避免出现奇点。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于特征的锻件分类及特征有限元法

综合分析锻件后引入特征技术并归纳锻件的形状及变形特点 ,提出了锻件特征概念并给出锻件形状特征的一般定义和构成 ;采用面向对象技术表示特征 ,提出了锻件特征类的概念模式和具体的参数化数据模型 ;针对有限元分析中复杂多变的约束条件和载荷状况两个关键性因素的表达 ,提出特征类的关联思想。在基于特征的锻件分类基础上 ,把锻件变形归纳为“挤”或“压”两种特征元 ,提出了采用基于特征的有限元法 ,并综合自适应FEM、并行FEM、智能型FEM共同求解大型复杂锻件的变形模拟问题。     

固体发动机失效树定量分析法

根据固体火箭发动机失效树定量分析中确定底事件失效概率存在的困难,提出了确定底事件失效概率的工程方法——征求意见评分法。通过对某型号发动机试样阶段结构可靠性实例分析,得出了较满意的结果。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

基于散乱数据表面法矢的二次曲面拟合

 为了解决二次曲面拟合算法中因几何参数初值计算方法不精确而导致的求解效率低，甚至失败的问题，提出了基于表面法矢的二次曲面直接拟合算法。采用不同的模型对该方法与已有二次曲面拟合技术进行了性能对比测试与分析。在此基础上建立了二次曲面提取的方案,给出了散乱数据二次曲面提取的实例。实验与理论分析表明，文中方法可以精确求解二次曲面的几何参数的初值，从而提高了曲面拟合算法的性能，为逆向工程中的数据分割与特征提取提供了新的技术手段。     

某型涡喷发动机的可靠性增长分析

针对某型涡喷发动机的一组含零故障的多台不同步截尾故障数据。给出了趋势检验、AMSAA模型的拟合优度检验及模型参数的极大似然估计方法。分析表明，该型发动机有显著的可靠性增长，且可用AMSAA模型拟合其故障数据，在考虑零故障后，其参数及MTBF的极大似然估计（MLE）更为可信。     

机内测试虚警分析和控制

现代飞行器广泛采用机内测试(Built-intest,BIT)技术,以便对其内部故障进行自动检测、诊断和隔离,但是常规BIT面临诊断能力不足和诊断模糊性等问题,导致BIT虚警率高,难以有效发挥其应有的作用.本文论述了BIT虚警的基本理论、虚警的危害及现状,并从BIT虚警产生的原因分析入手,提出了解决虚警问题的一些方法和措施.     

直接不交化方法在故障树定量分析中的应用

在布尔集合运算方法和不交化方法基础上，提出了单调关联故障树系统定量分析优化方法，通过故障树定量分析优化方法，可以方便地得到系统的可靠度、不可靠度、最小割集、最小路集、关键重要度等指标。