基于Mentor EDA系统的模拟电路故障仿真器

模拟电路故障仿真器是故障字典法用于故障诊断所需的基本工具。本文基于ＭｅｎｔｏｒＥＤＡ系统设计一种能自动生成模拟电路故障字典的仿真器，并提供专家分析的辅助工具，实现在ＥＤＡ环境中的故障诊断。     

基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。     

飞机电源系统故障诊断方法综述及发展趋势

飞机电源系统是机上一切用电设备的电能来源,其安全性与可靠性至关重要。在环保和高效发展需求的背景下,现代航空工业正在推进以电能为核心的多电/全电飞机技术的研究和应用。电驱动装置和电力电子器件的广泛使用导致飞机电源系统结构的复杂化,对飞机的可靠性、安全性、测试性和维修性提出了更高的要求,研究飞机电源系统的故障诊断技术具有重要意义。首先介绍了飞机电源系统的组成结构和各自功能,概述了飞机电源系统的发展历程,对比了国内外典型电源系统的特征,总结了飞机电源系统中的主要故障模式、故障特点和失效原因,并提出了一种飞机电源健康管理系统的设计架构,然后综述了国内外基于模型和基于数据的故障诊断方法研究进展,从准确度、数据需求量、适用性和实现难易程度等方面评述了各类诊断方法的特点,最后指出了飞机电源系统故障诊断技术面临的挑战和发展趋势。     

基于Lamb波相控阵和图像增强方法的损伤监测

利用Lamb波和超声相控阵理论对结构进行损伤监测。选择合适的低频窄带激励信号,产生单一模式Lamb波,结合超声相控阵技术对结构进行多方位监测。针对原始损伤图像不完美的问题,研究基于点运算的对比度增强方法,改善图像质量,提高图像的可识别度和分辨率。在复合材料板结构和铝板结构中针对不同损伤类型的实验研究证明,运用图像增强技术后的损伤图像表征清晰、识别度高。     

发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法

提出了一种航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法.该方法以部件特性曲线为基础,可以快速检测出航空发动机各部件的自身特性变化而排除由于其它部件性能变化引起的工作线变动带来的影响,从而快速判断出故障的部件.该方法特别适用于仿制发动机与原型发动机性能变化原因的查找.      

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

数模混合电路故障诊断的方法研究

结合目前数模混合电路测试的发展现状,对其故障诊断的理论进行了介绍,指出了各自的优点以及存在的缺陷,探讨了在实际中得到发展和应用的数模混合电路故障诊断技术,并预测了这些理论和技术今后的发展方向。     

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.