系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

Foreign Object Damage to Fan Rotor Blades of Aeroengine Part Ⅱ： Numerical Simulation of Bird Impact

Bird impact is one of the most dangerous threats to flight safety. The consequences of bird impact can be severe and, therefore, the aircraft components have to be certified for a proven level of bird impact resistance before being put into service. The fan rotor blades of aeroengine are the components being easily impacted by birds. It is necessary to ensure that the fan rotor blades should have adequate resistance against the bird impact, to reduce the flying accidents caused by bird impacts. Using the contacting-impacting algorithm, the numerical simulation is carded out to simulate bird impact. A three-blade computational model is set up for the fan rotor blade having shrouds. The transient response curves of the points corresponding to measured points in experiments, displacements and equivalent stresses on the blades are obtained during the simulation. From the comparison of the transient response curves obtained from numerical simulation with that obtained from experiments, it can be found that the variations in measured points and the corresponding points of simulation are basically the same. The deforming process, the maximum displacements and the maximum equivalent stresses on blades are analyzed. The numerical simulation verifies and complements the experiment results.     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

高超声速飞行器瞬态热试验

为了进行高超声速飞行器热防护系统的初步设计和数值计算的验证,设计开发了高超声速飞行器瞬态气动加热地面试验系统及其控制软件.试验系统能够根据飞行器的飞行轨迹和外形参数加载瞬态热流,实时测出结构表面的热流值和温度,得到飞行器的表面试验热流曲线和温度曲线.试验系统采用真空舱模拟飞行环境,并为此设计了冷却床,在真空环境下能比较真实的模拟热防护系统的下表面热环境,使瞬态热试验的原理更加合理,精度进一步提高.      

全权限数字电子控制器雷电试验方法研究

在分析机载设备雷电感应敏感度试验相关标准的基础上,对全权限数字电子控制器雷电间接效应试验方法进行研究。对雷电间接效应耦合方式进行了分类,并以某型全权限数字电子控制器为例,介绍了数字电子控制器雷电感应瞬态敏感度试验波形组、试验电平选择方法及试验过程。并对空客和波音公司机载设备雷电感应瞬态敏感度试验方法做了初步介绍。研究成果可供制定机载设备雷电防护要求及试验方案时参考。     

Robust fault-tolerant control for wing flutter under actuator failure

Many control laws, such as optimal controller and classical controller, have seen their applications to suppressing the aeroelastic vibrations of the aeroelastic system. However, those control laws may not work effectively if the aeroelastic system involves actuator faults. In the current study for wing flutter of reentry vehicle, the effect of actuator faults on wing flutter system is rarely considered and few of the fault-tolerant control problems are taken into account. In this paper, we use the radial basis function neural network and the finite-time H_∞ adaptive fault-tolerant control technique to deal with the flutter problem of wings, which is affected by actuator faults, actuator saturation, parameter uncertainties and external disturbances. The theory of this article includes the modeling of wing flutter and fault-tolerant controller design. The stability of the finite-time adaptive fault-tolerant controller is theoretically proved. Simulation results indicate that the designed fault-tolerant flutter controller can effectively deal with the faults in the flutter system and can promptly suppress the wing flutter as well.