基于旋转机械故障诊断模糊神经网络多传感器融合(英文)

目前多传感器融合技术能够有效地提高精度和容错能力 ,所以它广泛应用于目标识别领域中。本文描述了一种基于旋转机械故障诊断多传感器融合系统 ,在数据融合处理中利用模糊神经网络 ,比较了采用基于数据融合实验结果和没有融合的原始数据 ,显然前者比后者更精确。     

基于故障树的某型飞机电源BIT分析

对飞机机电系统进行机内自检测（ＢＩＴ）设计和研究已提上日程,本文提出了以故障树（ＦＴ）为基础的某型飞机电源系统故障分析方法,对欠压、欠频两种典型故障进行了故障树分析,最后对我国电源ＢＩＴ技术的发展方向提出了建议。     

液体火箭发动机泄漏故障诊断的信息融合技术

从故障诊断角度出发,分析了故障诊断和信息融合技术关系。综合现在进行液体火箭发动机检漏的相关技术,为了弥补泄漏故障诊断信息不足等问题,提出了采用点式和红外传感器相结合的方法来探测泄漏故障引起的各种现象,概述了该领域的相关技术和实现方法,建立了基于信息融合的泄漏故障检测与诊断系统,有利于提高泄漏故障的有效性和可信度。      

齿轮故障诊断中的单齿分析技术

齿轮故障诊断通常先对振动信号进行时域同步平均降噪处理,进而利用频谱分析或包络分析等方法,得出故障特征信息。本文在此基础上提出了单齿分析技术。它将振动平均信号等距分段(所分段数与被监测齿轮齿数相等),然后对分段信号进行频谱分析等。比较各段信号的异同以揭示故障齿的确切位置。该方法对齿轮的表面局部损伤故障的早期诊断和断齿故障早期诊断十分有效,可以准确地辨别出有故障齿的位置,为齿轮故障诊断提供了一种有效手段。      

基于人工智能方法的传感器故障诊断技术

在液体火箭发动机地面试验过程中,传感器的失效率远高于发动机部件、组件的故障率,因而提出了采用基于人工智能的方法对传感器的故障进行检测与诊断.本文对基于人工智能方法用于传感器故障检测与诊断的特点进行了分析,并分别应用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对某次传感器的故障进行检测.结果证明基于人工智能的方法稳定可靠,具有良好的工程应用前景.     

基于遗传算法的故障诊断规则提取方法的研究

针对粗糙集应用于故障诊断过程中存在的决策表属性连续值离散化和属性约简之间分离的问题,根据粗糙集的约简思想,本文研究了一种新的基于遗传算法的规则自动提取方法,可以在知识获取过程中同时实现属性连续值离散和属性约简。将该方法用于卫星电源系统故障诊断,可以从故障决策表中直接提取规则,得到超过90%的故障诊断准确率,进一步验证了这种方法的可行性和有效性。     

利用随机森林算法的卫星控制系统故障诊

针对卫星姿态控制系统存在闭环控制，外部干扰强，进而影响故障诊断准确性和实时性的问题，提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法。首先，采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据，进行特征提取。随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集，建立基于随机森林算法的故障诊断模型。利用生成的随机森林模型，对实时输入输出数据进行分类，实现卫星姿态控制系统的故障诊断。利用卫星姿态控制系统半物理仿真平台的数据进行实验，对比实验结果表明：本文所提方法可以实现故障高精度分离，并具有更好的实时性，适用于卫星姿态控制系统的故障诊断问题。     

燃烧场吸收光谱诊断技术研究进展

基于可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）的视线测量技术,有能力实现流场温度、速度、组分浓度等参数的快速测量。作为一种有效的诊断工具,TDLAS传感器已经在燃烧和推进系统的研究和开发中获得广泛应用,为改善系统的性能发挥着越来越重要的作用。新应用机会的出现,对传感器提出新挑战的同时也促进了相关技术的进步。概括介绍了TDLAS技术的发展水平、在燃烧场诊断中的应用及未来的潜力,为相关研究人员提供参考。     

某型燃气轮机封严盘疲劳裂纹机理分析

为了系统研究某型燃气轮机封严盘疲劳故障的现象、机理、特点和原因,进行了封严盘故障损伤痕迹、断口形貌、材料成分、金相组织等分析;同时进行了强度(应力)和模态振动特性方面的有限元计算研究,在此基础上进行了共振特性分析。分析结果表明:该封严盘结构设计存在薄弱环节,其均压孔孔边径向应力水平高,孔边表面状态不佳,在一定振动应力作用下,均压孔边容易产生高周性质的疲劳裂纹。对防止某型燃气轮机封严盘产生疲劳裂纹失效提出修理和使用中应控制的要点。     

飞机单机寿命监控技术评述

单机寿命监控对挖掘每一架飞机的寿命潜力,保证飞机结构的使用安全,延长飞机服役期限具有重要的意义。飞机单机寿命监控从技术方式上分为四种:定期检查和维修,飞参数据监控,危险部位应变监控与飞参数据监控相结合,以智能材料为基础和结构的监控。首先回顾了飞机寿命监控的时间发展历程,并对每个阶段监控方式的优缺点进行了比较,表明随着硬件技术的进步监控方式在不断的进步,精度也越来越高;然后总结了在单机寿命监控发展过程中使用的四种监控技术方式及其优缺点,通过对几种技术方式的分析,认为依赖于智能材料的飞机健康监测系统的监控将是未来单机寿命监控的发展方向。