基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

一种转台低速检测电路设计

转台低速性能的提高对转台低速检测方法提出了新的要求,本文针对转台低速检测要求设计了基于LS7266R1的转台低速检测电路,详细介绍了电路的工作原理和具体实现方法。该电路采用LS7266R1的增/减计数功能,以单片机为控制核心,通过对编码器细分信号的分频计数来实现速率转台指定角度间隔脉冲输出。经过调试验证,该电路可以在转台低速检测或定角度脉冲输出中应用,调试结果可以满足实际应用要求。     

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法研究

对于民用航空来说,除了精度指标外,可靠性指标也十分重。组合导航技术可以极大的提高导航系统的精度,对组合导航系统进行实时的故障检测可以有效提高导航系统的可靠性。本文对基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法进行研究,并进行相应的仿真分析。仿真结果表明设计的组合导航和故障检测方案可以有效隔离GPS故障量测,在GPS存在故障时仍能保持较高的定位精度,提高组合导航系统的可靠性,具有重的工程应用价值。     

浅谈涡扇发动机故障的QAR数据分析

详细介绍了通过QAR数据对涡扇发动机的重大疑难故障进行分析和排除的一般性方法,并以空客A330飞机的遄达700发动机为例,对一些特殊故障模式进行了简要说明。     

基于人工神经网络的TCAS板卡深度故障诊断系统

提出了一种基于人工神经网络的故障定位算法,用于TCAS板卡深度故障诊断系统。     

基于模糊故障树法的清洗机器人安全性研究

提出用故障树形图分析法来分析机器人安全性.首先根据机器人设计方案及失效分析建立故障树模型,用故障树分析法对此模型进行定性和定量分析.针对系统底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集理论引入故障树分析法,将底事件(基本事件)发生概率描述为模糊数,通过模糊运算规则估计出整个系统的故障率.      

ATE环境下的多频测试参数故障检测

从线性模拟电路灵敏度的概念入手,分析了通过获取敏感频点激励下的最大故障误差来检测电路参数故障的可能性,提出了一种针对测试频率和测点信息的激励矩阵.设计了适合自动测试系统进行模拟电路参数故障检测的联合激励方式提取算法以降低测试成本.仿真结果所给出的故障检测效果显示,该方法可以放大故障误差,并有助于利用敏感频点响应的差别来辨别故障信号.