机载计算机系统的故障诊断

在军机上,由于计算机系统的数量越来越多,同时航空电子设备日趋综合化,计算机系统的可靠性问题越来越突出。本文针对机载计算机系统的特点,提出了应用计算机测试技术进行机载计算机故障诊断的方法,解决了对机载计算机系统的测试问题。     

容错软件可靠性故障树分析方法

在关键的场合,要求使用容错软件技术(包括非相似设计技术和恢复块技术)实现高可靠计算机系统。对一个计算机系统的可靠性分析可以使用各种技术,而故障树方法是在工程上比较常用的一种技术。故障树技术应用于硬件系统是比较成熟的,而这里针对三余度非相似余度计算机,将故障树技术应用在这个系统上,并给出了最小割集,在每个底事件的可靠性评估之后,就可以评估出整个非相似余度计算机系统的可靠性。     

基于概率神经网络的发动机故障诊断

 用反向传播神经网络 (BPNN)和概率神经网络 (PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。     

飞行器机动飞行时发动机转子等变速运动的动力学特性研究

 建立了位于机动飞行器内单盘 Jeffcott转子系统的动力学模型,研究了飞行器飞行速度和加速度变化对飞行器内等加速、等减速两种等变速运行转子振幅响应曲线的影响,模拟了飞行器在垂直平面作正弦曲线轨迹运动时相应的响应曲线。结论表明飞行器的速度和加速度变化会改变飞行器内等变速转子的振幅大小和响应曲线趋势,飞行器在垂直平面作正弦曲线轨迹的机动飞行时,飞行器动作的幅度和周期的影响都很明显。对重力参数和不平衡参数的影响也作了研究。     

D-S证据理论及其在滑油故障诊断中的应用

结合算例阐述了D-S证据融合理论的基本思想及其改进公式,并应用在航空发动机滑油光谱分析和磨粒分析中,表明D-S证据理论是航空发动机滑油故障诊断中一种非常有效的数据融合方法。     

磨损故障综合诊断专家系统研究

文章通过对权利起源和权利基础的论述、对权利和义务的关系进行剖析，指出突出法律中权利本性和人文主义有重大的理论和实践意义和建立我国现代法律的权利本位的必要性。     

某型涡轴发动机的故障检测和诊断集成系统

介绍了气路分析法、人工神经网络和故障树分析法在航空发动机故障诊断中的应用 ,描述了采用这些方法开发的状态监视与故障诊断系统的结构、界面、数据库系统、神经网格和故障树     

基于频谱法与神经网络的航空起动发电机的故障检测与诊断

应用频谱法对航空直流起动发电机发电状态进行故障检测与诊断。采用对电机的电枢纹波电流信号进行频谱分析,提取该信号在频率域特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障检测与诊断的目的。电机故障实验和分析表明,与常规方法相比,频谱分析与神经网络相结合的方法进行实时检测和诊断具有简单、有效等优点。     

涡轴8A发动机燃油控制系统故障分析

本文在对涡轴8A发动机燃油控制系统基本组成和设计特点进行初步分析的基础上,详细探讨了外场使用、维护工作中常见故障产生的机理,提出了预防和排除故障的措施,以期对部队的机械维护工作有所帮助。     

基于自组织映射网络的故障诊断推理方法研究

从故障诊断基本形式出发，结合飞机刹车系统故障的各类特点，研究了基于Kohonen自组织映射网络理论的故障推理模型，并且应用到起落架刹车系统故障诊断中。该方法只需选择听，具有代表性的故障样本训练神经网络，他将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断出发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强，速度快，因此，很符合复杂系统的故障诊断。