航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

Robust fault-tolerant control for wing flutter under actuator failure

Many control laws, such as optimal controller and classical controller, have seen their applications to suppressing the aeroelastic vibrations of the aeroelastic system. However, those control laws may not work effectively if the aeroelastic system involves actuator faults. In the current study for wing flutter of reentry vehicle, the effect of actuator faults on wing flutter system is rarely considered and few of the fault-tolerant control problems are taken into account. In this paper, we use the radial basis function neural network and the finite-time H_∞ adaptive fault-tolerant control technique to deal with the flutter problem of wings, which is affected by actuator faults, actuator saturation, parameter uncertainties and external disturbances. The theory of this article includes the modeling of wing flutter and fault-tolerant controller design. The stability of the finite-time adaptive fault-tolerant controller is theoretically proved. Simulation results indicate that the designed fault-tolerant flutter controller can effectively deal with the faults in the flutter system and can promptly suppress the wing flutter as well.     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

基于环控物理仿真平台的余度模型设计

在环控物理仿真平台上,基于MATLAB和Vxworks环境,建立了飞机环控系统余度模型。详细论述了环控系统故障模型、机电管理计算机模型。此外,对模型的有效性、可靠性进行了验证。通过试验验证,表明模型结构正确、能够满足环控系统余度功能要求。     

航空发动机高能碎片非包容事件故障树分析

为了使航空发动机高能碎片非包容事件满足适航安全性要求,运用故障树法对航空发动机该事件进行安全性分析并提出了分析方法的步骤和流程。引入最小割集和概率重要的度的概念,利用Isograph Reliability软件画出故障树并计算出高能碎片不包容事件的发生概率、最小割集以及概率重要度,通过对比最小割集和概率重要度,确定导致发动机高能碎片不包容主要的失效形式,并提出了有针对性的措施。     

某型国产发动机压力传感器故障分析

从某型国产涡轴发动机压力传感器基本组成和工作原理出发,针对故障现象和特点,开展故障原因分析,得出了相应的结论,并提出了改进的合理建议,有利于提高发动机的可靠性。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。