基于CBR的远程发动机孔探评估专家系统

本文研究了一种基于CBR的孔探图像的航空发动机内部损伤远程评估专家系统,该系统将典型的损伤图像及其相应的维修决策作为案例,并存储于服务器案例库中,对于客户端所提交的孔探图像及相关数据,利用基于文本或基于案例检索方法,在案例中检索出相似案例,作为损伤评估的辅助决策依据,及时有效地制定出发动机的维修决策。本文给出了发动机内部损伤远程评估专家系统流程图,详细研究了该图象分析系统的建立与实现。     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法

提出一种基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法。该方法将管道压力特征作为模糊最小-最大神经网络的输入,通过模糊最小-最大神经网络的输出判断管道是否发生泄漏,并且针对实测数据含有噪声和测量误差的情况,设计一种可以有效处理实测数据的隐含节点函数。通过对管道试验系统实测数据的验证,本文方法可以有效检测管道泄漏故障。     

基于高斯混合模型和变量重构组合法的故障诊断与分离

提出了一种将变量重构与高斯混合模型结合的故障诊断与分离的方法。首先建立过程数据的高斯混合模型,解决了监控过程的测量数据不服从单峰的高斯分布所带来的问题,然后进行故障数据变量重构,估计未知参数并采用最大期望算法来估测均值与协方差矩阵。在此基础上建立统计模型进行故障的诊断与分离。与传统的贡献图分离故障的方法比较,通过田纳西-伊斯曼化工过程进行实验验证,本文提出的高斯混合模型与变量重构相结合对多状态过程进行故障的诊断与分离收到较好效果。     

网络控制系统的故障诊断

网络控制系统(Networked control systems,NCSs)是反馈通过数据网络的控制系统,跟传统控制系统相比,具有很多优点.但是,网络包含的时滞和其他数据特性会使得设计时未考虑网络的反馈系统性能下降.本文总结了近年来一些关于网络控制系统故障诊断的主要思想和结果,包括具有时滞的网络控制系统的故障检测及诊断技术,基于简单时滞系统模型;Markovian跳跃系统模型,混合系统模型及T-S模型的网络控制系统;以及对今后研究的展望.     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.     

基于Lamb波和匹配追踪方法的结构损伤定位

提出一种基于Lamb波和字典库为Chirplet原子的匹配追踪方法的板结构损伤定位方法.首先针对Lamb 波监测的特点,提出了匹配追踪方法的快速实现方案,将信号分解为多个Chirplet原子的线性组合;然后建立了Lamb的弥散效应与Chirplet原子的调频斜率之间的关系,表明Chirplet原子能准确地匹配失真变形的窄带脉冲信号,并能识别Lamb波的模态;根据损伤前与损伤后的信号差,提出了一种可以分辨多损伤散射信号的损伤定位方法.最后通过数值仿真、各向同性板结构实验和蜂窝夹层复合材料结构实验,验证了该方法的可行性和有效性.     

民机PHM预测维修模式在空调系统的应用

针对故障预测与健康管理（Prognostic and health management, PHM）技术在民机维修工程中的应用问题,探讨了基于PHM的预测维修模式设计,提出了考虑PHM的初始维修任务分析流程以及基于PHM的预测维修模式实施方法。以B737NG空调系统为例开展验证研究,建立了基于数据驱动的空调系统PHM模型,设计了空调系统PHM维修模式,并基于历史运行数据开展了计划维修模式与预测维修模式下维修成本对比分析。研究结果表明：基于PHM的维修模式不仅可以取消部分定期检查工作,还可以通过提前监测减少非计划的维修事件,进而降低民机系统全寿命周期维修成本。成本效益分析表明：相比传统计划维修,PHM维修可降低40%以上的成本,进一步推广应用到整机其他系统将带来更大的经济效益和安全效益。