磨粒监测与分析系统在航空发动机状态监控中的应用(英文)

磨损颗粒是研究机器磨损状态时最直接、最重要的信息元 ,通过对滑油中的磨粒进行监测与分析以判断机械设备的磨损状况 ,可以监测并预防机械设备的磨损故障。本文介绍的磨粒监测与分析系统 ( DMAS)具有制谱简单、自动化程度高、能及时准确预报及诊断机器的各种磨损类故障等特点 ,可以有效地保障机器安全可靠地运行。本文详细地阐述了这套系统的基本原理、软硬件组成 ,以及在航空发动机磨损状态监测中的应用     

基于粒子滤波的结构疲劳裂纹扩展动态贝叶斯推断方法

准确预测结构的疲劳裂纹扩展过程是开展飞机单机寿命监控与剩余寿命估算的基础。提出一种基于动态贝叶斯网络的结构疲劳裂纹扩展预测方法,结合疲劳裂纹扩展的先验知识与后验知识来准确地推断裂纹长度;研究粒子滤波算法中不同粒子数对动态贝叶斯网络推断精度的影响规律;通过对单孔板结构与耳片连接结构件在随机载荷谱下进行裂纹扩展研究。结果表明：动态贝叶斯网络方法可以对复杂结构的疲劳裂纹扩展进行准确预测,预测精度相对于传统方法提高50% 以上。     

航空发动机健康管理云服务系统设计与实现

为提高航空公司的资源利用率和经营管理水平,设计了一个基于云计算的航空发动机健康管理系统。分析了航空公司对云服务系统的需求,介绍了系统的结构体系和系统开发和运行的环境。叙述了系统的功能模型和信息模型,并通过发动机健康管理一个模块——“水洗”的使用来说明系统的使用过程。     

基于集合-覆盖模型的液体火箭发动机多故障诊断研究

通过从故障仿真数据中提取常见故障的效应参数症状，建立发动机的集合覆盖多故障诊断模型。根据当前发动机已有测量参数的症状与假设故障的相应参数效应症状的对比结果，对各假设故障赋以相应的奖征值，然后综合诸参数的奖惩值得到相应假设故障集的合理笥指标值值，基于该指标值利用遗传算法进行启发式的假设故障产生与测试。最后，基于所提取的效应参数症状进行了仿真故障数据样本的多故障诊断分析，并与经参数优选后的多故障诊断结     

基于时间逻辑的航天器控制系统故障诊断的深层知识表示方法

本文介绍了一种关于时间逻辑的知识表示方法，引入了特征量属性及动态框架、事件、衍生事件的概念，给出了与时间有关的事件及包含事件间时间逻辑关系的衍生事件的表示方法，并将它们应用于航天器控制系统实时故障诊断专家系统中。这一研究是对时变系统深层知识表示方法的新探索。     

基于故障树的智能型故障诊断系统

本文在故障树定性和定量分析基础上，提出了基于故障树的智能型故障诊断方法。该方法是建立在故障模式按发生概率大小排序和底事件按发生概率大小排序基础上，因此较好地反映了故障诊断过程中各个底事件和中间事件对系统故障的影响。     

一种适用于航天器某些故障诊断的知识获取方法

尽可能快地找出航天器在工作过程中出现的故障，采取补救措施，可减少或避免重大损失。故障诊断专家系统可帮助人们作出快速诊断，但它的诊断准确率主要取决于其知识的正确性。以往这些知识是靠领域专家给出的。本文根据航天器某些故障的特点，提出了一种处理连续变元示例的知识自动获取方法，用这种方法获取的诊断故障的规则，在实践中检验是正确的     

遗忘因子模糊自调整算法及在故障诊断中的应用

基于参数估计的故障诊断方法因为具有确定故障发生的时间、位置和程度的能力而越来越引起人们的重视。时变（快速的或慢速的）参数辨识是基于参数估计故障诊断方法的关键。本文根据系统的变化，基于模糊控制的原理自动调整遗忘因子，导出了一种实现比较简单，对参数的时变具有较高跟踪速度和跟踪精度的辨识方法。理论分析和仿真试验证实了该方法的有效性     

液体火箭发动机故障的数值型关联规则挖掘

数值型关联规则的算法大多是将多值属性关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题,而连续属性的离散化是数值型关联规则的核心问题。本文基于数值型关联规则的理论,用一种数理统计的方法进行连续属性的离散化。将该方法应用于某大型液体火箭发动机稳态段的热试车数据,然后利用FP-Growth算法对其进行测试,挖掘出了故障数据,进而验证了其可行性。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。