基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

浅谈大数据在精密惯性仪表中的应用

精密惯性仪表被广泛应用于地面武器、飞机、舰船、航天器中,其作用是敏感、测量载体加速度和姿态等信息,确定载体的运动轨迹参数,实现对载体的精密导航、定向定位,在武器装备中具有非常重要的地位。首先从构成精密惯性仪表的精密微细结构出发,对大数据在制造过程中存在的问题进行了分析。通过对典型惯性产品装配过程的分析,总结了惯性仪表在装配过程中对产品精度和性能产生影响的几类微观效应;其次,通过分析“熵”在我国制造领域中的应用,提出了“熵”理论在惯性仪表装配过程中的应用思路;最后,结合上述分析结果,以三维点云数字化虚拟装配技术在惯性仪表中的应用和“熵”在惯性仪表故障识别与误差建模方向上的应用为例,给出了具体的研究内容、技术流程和研究结果。     

基于弹流润滑转子-滚动轴承系统碰摩-不对中耦合故障的动力学分析

研究弹流润滑(EHL)转子-滚动轴承系统在碰摩-不对中耦合故障状态下的动力学响应.基于EHL理论与Hertz弹性接触理论,并考虑转静碰摩故障与转子不对中故障,建立耦合故障作用下转子-滚动轴承系统非线性动力学微分方程,通过龙格库塔数值解法进行求解得到故障状态下系统振动响应,对比分析其结果并在航空发动机转子实验台进行验证.研究结果表明:①考虑EHL理论对单一碰摩故障系统的影响较大.考虑EHL理论的系统进入拟周期运动与周期2运动状态时的转速较未考虑EHL理论系统明显提高,周期2解所处的转速区间较未考虑EHL理论系统大.②考虑EHL理论对碰摩-不对中耦合故障系统的影响较大.考虑EHL理论的系统由周期1解进入拟周期运动,且进入拟周期状态时的转速较未考虑EHL理论的系统明显提高.③通过计算结果与实验结果进行对比分析,可发现考虑EHL理论的耦合故障系统的转子在1/2倍频与2倍频处的振动响应均弱于未考虑EHL理论的系统,考虑EHL理论的模型比未考虑EHL理论的模型能更准确体现耦合故障系统的振动响应.     

Fault processing policy based on dual-redundant control law for aero-engine control sensors

A fault processing policy was proposed for the circumstance under which all the dual-redundant closed-loop feedback control sensors went wrong. This policy was based on dual-redundant control law and may maintain the performance of turbofan engines. When pair of controlling sensors went wrong and the primary control law was unable to implement, control system performs the backup control law instead of the primary one so that the fault sensors were isolated from the closed control loop. This fault processing policy may not only avoid increasing engine weight and cost with the additional sensors hardware, but also avoid the error of analytical sensor signal. It can improve the engine mission reliability and control quality.     

蒙特卡罗故障树方法在某型飞机起落架系统可靠性分析中的应用

针对国产某型飞机起落架的可靠性问题,建立了顶事件为"地面支撑功能失效"的故障树,运用蒙特卡罗方法对起落架系统可靠性进行了分析,给出了各部件的重要度,揭示了起落架系统可靠性的薄弱环节。结果表明,蒙特卡罗仿真分析结果与顶事件公式计算方法结果一致。     

模型辨识法诊断发动机故障的分析

利用模型辨识法,以双轴分排涡扇发动机为例,研究当监视参数较少时,发动机故障诊断的 可行性及效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技 术,考虑了模型的非线性.故障诊断过程中详细讨论了典型工作状态的选择对诊断结果的影 响.研究表明,模型辨识法能够准确定量诊断发动机故障,并得到状态选择的原则.     

基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.      

需求模式

为了解决软件开发过程中需求重用的问题,对统一建模语言中的活动图进行了扩展,用以作为软件需求捕获和描述的工具,并以此为基础通过借鉴其它模式语言的通用描述方式,提出了基于过程模型的需求模式描述语言,其描述框架包括模式名称、所属领域集合、适用语境、所要解决问题、条件约束、解决方案、模式实施、应用实例以及相关模式等方面,详细定义了语境、解决方案和相关模式的描述方式,并在此基础上给出了需求模式开发和应用的指导性原则.提出的需求模式技术,使软件最高抽象描述层次的重用成为可能,其应用必将大大提高软件开发的效率.      

一种网络环境中的故障诊断模型

结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊断贝叶斯网络DBN(Diagnosis Bayesian Network)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.      

仿生爬壁蠕虫运动步态控制算法

设计了一种基于仿生原理的爬壁蠕虫机器人,分析了这种机器人的结构,并利用仿生学原理设计了基于三角波和梯形波特点的两种运动步态.在分析现有神经中枢控制CPG(Central Pattern Generator)算法基础上,应用循环抑制CPG模型和相互抑制CPG模型,构建了爬壁蠕虫机器人的三角波步态CPG控制网络和梯形波步态CPG控制网络,并结合吸盘状态,加入反馈信号,实现了带有反馈的CPG控制算法.利用爬壁蠕虫机器人模型,仿真验证了这种控制算法对蠕动运动步态控制的有效性,通过在爬壁蠕虫机器人原理样机上的步态实验,证明了该算法的可行性.