基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

浅析A320飞机双发启动后PTU连续运转故障

针对2013年10月以来某公司多架空客A320系列飞机出现双发启动后PTU连续工作的故障,对PTU的构造及工作原理进行分析,同时结合系统原理图,给出排除PTU连续工作的最优流程,快速排除故障,减少误换件。     

磨粒分析技术及其在发动机故障诊断中的应用

基于显微形态学方法的磨损微粒显微分析技术是近年来出现的解决发动机磨损故障诊断问题的新方法之一。应用形态学分析方法建立一套磨粒显微特征描述体系提取磨粒特征信息,作为磨粒识别的信息基础,可以准确地完成磨粒自动识别。基于发动机润滑系统磨粒分析的结果和颗粒摩擦学理论,比较准确地评估出发动机接触磨损部件的磨损状态,进而诊断或预测此类磨损故障;另外,此项分析诊断技术在发动机气路磨损故障诊断中也具有潜在的应用前景。      

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

Performability analysis of avionics system with multilayer HM/FM using stochastic Petri nets

The integrated modular avionics (IMA) architecture is an open standard in avionics industry, in which the number of functionalities implemented by software is greater than ever before. In the IMA architecture, the reliability of the avionics system is highly affected by the software applications. In order to enhance the fault tolerance feature with regard to software application failures, many industrial standards propose a layered health monitoring/fault management (HM/FM) scheme to periodically check the health status of software application processes and recover the malfunctioning software process whenever an error is located. In this paper, we make an analytical study of the HM/FM system for avionics application software. We use the stochastic Petri nets (SPN) to build a formal model of each component and present a method to combine the components together to form a complete system model with respect to three interlayer query strategies. We further investigate the effectiveness of these strategies in an illustrative system.     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

基于时频分析的裂纹转子碰摩故障特征研究

为研究转子系统耦合故障特性,采用有限元方法建立了含有横向裂纹、转静碰摩的非线性转子动力学模型。首先研究了不同转速下裂纹、碰摩单一故障下转子系统的振动响应,其次研究了两种故障耦合情况下系统的振动响应特征。采用波形图、FFT谱图、瞬时频率和Hilbert-Huang时频谱(HHS)相结合的方法对故障转子振动信号进行了分析。分析结果表明:运用多种时频分析相结合的方法可以较为全面地了解转子的故障特征,裂纹转子在1/5、1/3临界转速时会发生较为明显的5X、3X谐波,且裂纹的产生会导致响应幅值增大,从而引起更为严重的碰摩。     

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。