支承松动的转子系统动力学模型及其故障诊断方法

针对滚动轴承转子系统支承松动故障 ,考虑了松动间隙的非线性情况 ,以转子动力学、Hertz接触理论和非线性动力学理论为基础 ,建立了转子系统的动力学模型。对转子系统动力学方程在松动故障和无故障情况下分别进行数值积分 ,得到两种情况下轴承座 (有故障时为松动端 )上的振动仿真信号。利用频谱和小波变换对所获振动信号进行了处理 ,并将结果进行了分析 ,得出小波变换不但能很好地诊断滚动轴承—转子系统的支承松动故障 ,而且比 Fourier变换在更低转速下诊断出转子系统的支承松动故障      

基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础，综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论，对雷达装备的故障诊断问题进行研究，形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理，并给出具体的诊断实例，此方法充分利用神经网络和CBR的优点，将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

飞机航姿自动测试系统的设计与实现

介绍了飞机航姿自动测试系统的设计要求和设计方法。该系统以嵌入式PC104工业控制计算机为核心，将飞机航姿自动测试系统的性能检测与故障诊断融于一体。实践证明，提高了部队的快速机动维修保障能力。     

基于层次分析法和与／或树的远程诊断专家系统实现研究

通过分析web环境下远程诊断专家系统对知识库及推理机实现的特殊要求,采用层次分析法构建复杂设备的专家系统知识库。同时,研究规则类知识在知识库中的因果迭代表示方法以及基于与/或树的推理机搜索机制,并利用JSP技术实现与知识库相对分离的推理机,建立了某型直升机的远程诊断专家系统。     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

飞行器智能结构系统研究进展与关键问题

 飞行器智能结构是由传感器、驱动器、控制元件和基体结构组成的集成系统,它具有承载、检测、判断与动作等功能,可显著提升飞行器的性能。根据国内外飞行器智能结构系统研究的最新进展,论述了飞行器结构动力响应主动控制、智能机翼、旋翼以及飞行载荷谱监测与结构损伤诊断等的基本原理与技术问题;指出了飞行器智能结构系统研究在埋入式功能元件、复杂非线性多场耦合系统的动力学建模与控制以及智能结构系统中的损伤和失效问题等方面所面临的关键技术问题和挑战。     

基于动态模糊观测器的故障诊断方法研究

研究了T S模糊系统中存在未知输入、多重故障时的诊断问题,提出了基于动态模糊观测器的诊断方法。仿真结果表明,该方法推理简单,解耦多重故障准确有效。     

一种故障可诊断性分析方法

介绍了应用结构排除法进行故障诊断时故障的可诊断性,指出了使用(0,1)故障矩阵时有可能出现错误的诊断结果,介绍了计算敏感度矩阵的方法,同时也和(0,1)故障矩阵进行了比较。在设计故障诊断系统时,利用敏感度矩阵,能够针对不同的关系式故障选择最佳检验参数和排除参数的组合,可以提高故障诊断结果的可信度。