飞机供电系统教学模拟试验台设计初探

运用民用电子电气设备模拟飞机供电系统的工作过程,并通过显示板指示装置进行故障报警提示,以方便故障的定位、分析和排除,让学生通过实践操作掌握飞机供电系统的工作原理。     

PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用

文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断.实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.     

边界扫描技术在电子控制器测试中的应用

航空发动机电子控制器向更高性能和更高集成度的方向发展,使得传统测试方法难以满足需要.提出了通过边界扫描技术来解决电子控制器核心电路的测试问题.设计了边界扫描测试技术验证平台,主要包括边界扫描测试适配器和被测电路.对被测电路开展了基于边界扫描的测试试验,完成了主要指令的测试.同时通过扫描链实现了对被测电路的故障注入,通过这种方法注入故障可对航空发动机电子控制器的机内测试(BIT)能力进行验证.      

基于经验模态分解的机械故障欠定盲源分离方法

针对传统的机械故障源分离方法限于非高斯、平稳和相互独立的源信号, 且传感器的观测数多于源数, 机械故障源信号通常不易满足这些假设的局限性, 提出了一种基于经验模态分解的机械故障欠定盲源分离方法.该方法对混合观测信号进行经验模态分解, 然后重组本征模函数分量作为新的观测信号进行盲源分离, 仿真和实验结果表明, 该方法是有效的.      

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

具有高精度的永磁容错电机非线性电感分析及其解析式求取

 以六相十极永磁容错电机（FTPMM）为例,通过对电机中磁力线分布的分析,得出FTPMM绕组自感的各个主要组成部分,即激磁感、谐波漏感、槽口漏感和槽内漏感,并分析出FTPMM的大电感是通过增加槽口漏感和谐波漏感来实现的。为提高电机优化设计的正确性,提出了新的磁路模型,并引入槽口磁压降参数和槽口计算厚度参数,得出了具有高精度的非线性绕组自感及其组成部分的解析式。最后通过有限元法(FEM)及实验验证,该解析式的精度在13%以内,并且电机具有很强的容错能力,对永磁容错电机的优化设计和性能分析有理论指导意义。     

航空发动机传感器故障诊断方法研究

介绍航空发动机试验过程中,常见的传感器卡死、传感器恒增益变化和传感器恒偏差失效等故障,以及当传感器数据出现异常时,对传感器进行故障诊断的理论方法。对传感器故障诊断有待解决的问题和发展方向做了一定探讨。     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断与仿真技术研究

对永磁同步电机发生退磁故障的有效诊断,一直是业界关注的主要问题之一。在AN-SOFT公司MAXWELL2D软件环境下,通过设置不同的永磁体矫顽力参数数值,建立永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）正常与退磁故障模型。再将模型导入SIMPLOR-ER软件,与该软件中的电机驱动电路建立动态联合仿真,获得定子绕组相电流仿真信号。采用先进的Hilbert-Huang变换方法,求取电机相电流内禀模态分量（Intrinsic mode function,IMF）的瞬时频率。通过对比正常与退磁状态下相电流IMF分量的瞬时频率,可实现对永磁同步电机退磁故障进行有效诊断。研究结果表明,采用Hilbert-Huang变换方法,可有效诊断电机退磁故障,解决了永磁同步电机退磁故障难以有效诊断的难题,具有较好的推广应用价值。