基于正交小波变换的动态系统的故障检测

利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断.     

机载机电系统可靠性的计算机辅助分析方法

 为了提高机载机电系统的可靠性,机载机电系统常采用余度系统,以达到故障容错,进而实现整个飞机系统的高可靠性和安全性。开发适应于余度间耦合、动态性能降级的ReliaApp可靠性分析评价软件平台,通过有效综合故障模式影响（FMEA）、故障树分析（FTA）和Markov状态转移链法,实现不同容错设计方案的选择、机电系统的可靠性定量评价并给出系统的薄弱环节,为系统的余度配置和改进设计提供软件设计与评估平台,以确保飞机系统的高可靠性和安全性。实例应用表明该软件平台是飞机机载机电系统可靠性设计与评价有效的计算机辅助工具。     

构建多航天器在轨管理支持平台

随着我国航天事业的发展,预计到2010年,在轨卫星的数量将增加到80颗左右,急需建立一套多航天器在轨管理支持系统,以满足在轨管理的需要。文章给出了多航天器在轨管理支持系统平台的系统方案、系统组成及接口关系。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

基于线性二次型的飞控参数故障渐近调节

 研究了含有参数故障的线性系统,提出了一种基于线性二次型的控制策略。采用该渐近调节反馈控制律,可以减小系统由于容错控制算法时延所致的性能下降。针对某飞机模型进行了仿真,结果验证了所提出策略的有效性。     

非线性油膜支承裂纹转子振动特性分析

 以具有无限长轴承和无限短轴承支承的横向裂纹转子为研究对象,分析在非线性油膜力与横向裂纹联合作用时,Jeffcott转子的动力特性,并将其与刚性支承情况进行比较。结果表明轴承油膜力的存在对裂纹转子的振动影响较大,一般将降低转子的振动,这样势必增加转子裂纹故障诊断的难度。所以,在进行裂纹转子的故障诊断时,必须考虑到支承条件的影响,建立合理的动力学模型。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

基于混合知识模型和混合推理策略的液体火箭发动机智能故障诊断

以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，围绕着发动机知识的统一处理、定性定量知识的集成与转化以及基于知识的智能故障诊断推理等技术和难点，研究发展了发动机基于混合知识模型和混合推理策略的智能故障诊断方法，并结合实际热试车数据和故障仿真实例进行了验证。研究结果对设计和实现工程实用的液体火箭发动机故障诊断系统具有重要的参考价值。     

燃气涡轮发动机的状态监控与故障诊断

 为了提高燃气涡轮发动机的可靠性,耐久性并降低直接使用成本,近年来发展了发动机状态监控与故障诊断系统。大量试验和使用经验证明了这个系统的有效性。目前,该系统已在航空燃气轮机,工业燃气轮机和车辆用燃气轮机上广泛应用。 本文介绍了这个系统的功能,技术要求,并着重介绍了用气动热力参数,振动和滑油分析进行状态监控及故障诊断的原理及其应用。最后,文章讨论了今后发展中的问题。