基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

BIT技术在导航系统中的应用优势

介绍了BIT技术的定义、分类和关键技术,阐述了导航系统故障检测的特点,探讨了BIT技术在导航系统应用,能够增强导航系统内部各子系统故障诊断能力,信息融合能力,并为冗余设计和系统重构提供基础等方面的优势.     

基于滑窗检测的机载设备故障诊断仿真系统

根据机载设备故障诊断的需求,结合飞机性能监控系统的结构框架和机载设备的特点,提出基于快速存取记录器（QAR）记录的飞行数据和滑窗检测原理的机载设备故障诊断算法,并实现相应的机栽设备故障诊断仿真系统。在简述QAR数据译码与数据选择方法的基础上,论述了滑窗检测的原理并对其性能进行分析：设计实现了基于QAR的机载设备故障诊断仿真系统并给出仿真结果。结果表明,该系统可以有效诊断存在的故障,并能大大降低虚警概率,对保障飞行安全具有重要意义。     

基于Petri网的飞机交流发电机故障诊断系统研究

针对目前飞机交流发电机故障诊断专家系统存在的知识表示复杂、诊断速度慢等问题,基于故障Petri网方法来进行知识表达,以快速准确对故障进行诊断,首先利用故障Petri网来建立飞机交流发电机的故障诊断模型,然后采用关联矩阵和状态方程的推理算法进行故障诊断推理,提高了推理速度,易于编程实现。最后通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

Aero-engine fault diagnosis applying new fast support vector algorithm

A new fast learning algorithm was presented to solve the large-scale support vector machine ( SVM ) training problem of aero-engine fault diagnosis.The relative boundary vectors ( RBVs ) instead of all the original training samples were used for the training of the binary SVM fault classifiers.This pruning strategy decreased the number of final training sample significantly and can keep classification accuracy almost invariable.Accordingly , the training time was shortened to 1 / 20compared with basic SVM classifier.Meanwhile , owing to the reduction of support vector number , the classification time was also reduced.When sample aliasing existed , the aliasing sample points which were not of the same class were eliminated before the relative boundary vectors were computed.Besides , the samples near the relative boundary vectors were selected for SVM training in order to prevent the loss of some key sample points resulted from aliasing.This can improve classification accuracy effectively.A simulation example to classify 5classes of combination fault of aero-engine gas path components was finished and the total fault classification accuracy reached 96.1%.Simulation results show that this fast learning algorithm is effective , reliable and easy to be implemented for engineering application.     

基于研制信息的测试性验证试验方案研究

针对现有测试性验证试验方案需要较大故障样本量的问题,提出了一种利用研制信息制定测试性验证试验方案的新方法。首先,在二项分布经典抽样模型的基础上,运用证据理论方法,研究了基于测试性试验数据、测试性预计结果和专家经验等研制信息的基本信任分配函数的构造方法,建立了基于融合不同种类研制信息的测试性验证试验方案,并确定了该方案的存在性,给出了方案的确定方法,最后开展了案例应用研究。由于充分考虑了研制信息,因此在确保有较好的验证效果的条件下,与传统的试验方案相比,该方法可以明显减少故障样本量,或在样本量保持不变的情况下有效降低双方风险。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。