基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

基于GasTurb/MATLAB的航空发动机部件级模型研究

基于航空发动机总体性能分析软件GasTurb及其源代码,利用动态链接库技术实现在控制系统开发平台MATLAB下直接调用GasTurb部件级动态模型,并在Simulink下建立了包含涡喷、涡扇、涡轴、涡桨在内的22种发动机类型的部件级模型库,实现了两者之间的无缝衔接.应用实例与仿真结果验证了所建模型的有效性与高度可定制性.消除了从总体性能分析阶段过渡到控制系统开发阶段存在的交互障碍,为发动机控制和故障诊断研究提供了一种灵活的仿真平台.      

温度对压电陶瓷传感器信号传输的影响研究

近年来,飞机结构健康监测技术得到了快速的发展,并在航空航天等领域得到了广泛的应用,特别是在碳纤维复合材料结构的状态监控与损伤诊断方面更是明确了功能材料与智能结构的发展趋势。首先分析了航空领域典型的结构健康监测技术,包括模态法、机电阻抗法、超声法、声发射法、Lamb波法,并对其中的Lamb波法进行深入讨论。而后,开展了基于Lamb波技术的温度对压电陶瓷传感器信号传输影响的实验研究。该研究考虑了实验装置及传感器在高温环境下的特性,特制了用于测试压电陶瓷传感器信号传输特性的高温实验装置,将压电陶瓷传感器通过机械方式安装于实验装置上,开展环境实验。分别对五档不同温度下的实验结果进行分析,研究结果表明:温度对压电陶瓷传感器信号传输具有一定影响,并给出了信号受温度影响的变化规律。     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

基于模糊逻辑的航空发动机虚拟传感器

在双通道的发动机控制系统中，未超过故障阈值的传感器慢漂移故障难以隔离，且在故障检出前影响控制系统的反馈信号。引入机栽自校正实时模型作为第三通道的虚拟传感器，并提出模糊隶属度加权和动态阈值技术以获得可靠的传感器适应值，实现双余度系统中失效传感器的检测和隔离。仿真结果表明，这种方法能可靠地改进适应信号，将由于传感器故障引起的发动机控制系统扰动抑制到0．2％以内，并能避免失控。