液体火箭发动机故障特性动态模拟

以某大型泵压式供应系统液体火箭发动机为研究对象, 建立了液体火箭发动机非线性动态数学模型。针对已发生过或可能出现的故障形式, 以阶跃形式输入, 进行了故障状态下动态特性模拟。数值方法用四阶定步长龙格-库塔方法发展而成的自适应变步长龙格-库塔法。计算结果表明, 所建模型较精确合理, 数值方法满足故障模拟的要求。该工作为故障模式提取、监控参数优化选择、基于模型的故障检测与诊断等发动机健康监控问题的研究奠定了基础。      

基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。     

DECENTRALIZED OUTPUT FEEDBACK FAULT一TOLERANT CONTROL FOR UNCERTAIN LARGE一SCALE SYSTEMS

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基于模型的液体推进系统故障诊断算法

给出串联双涡轮结构以泵作为供应系统的液体火箭发动机系统故障仿真的准动态数学方法和基于灰色关联度分析的实时诊断算法。该算法对于调整计算确定的具体系统和预先设定的典型故障模式进行仿真计算、事先形成该发动机系统的故障模式样本集。试车时, 利用诊断算法对采集的发动机性能参数进行实时分析, 从而给出发动机所处的健康状况, 以便及时采取措施, 提高发动机的安全性和可靠性。      

基于FTA方法对某型飞机直流电源系统故障分析

对某型飞机直流电源系统的“一个整流器故障”进行了分析 ,介绍了故障树分析的应用方法 ,并且对实际故障建立了故障树     

飞机电源系统故障诊断专家系统的分析和设计

应用人工智能理论对某型飞机电源系统进行故障诊断分析。本文给出励磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障诊断专家系统的设计,进行故障诊断,得出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供经验。     

基于混沌变量的航空发动机性能监控与故障诊断

针对在利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定,本文提出利用混沌变量确定各参数的权系数,使优化得到的综合指数值比采用专家调查法所得到的综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。      

减速器振动信号的经验模态分解

时域同步平均是直升机减速器诊断技术的基础,目前这种方法依赖于转速传感器提供相位同步信号。探讨了应用经验模态分解代替时域同步平均分析减速器振动信号的方法。构建了一个减速器振动信号模型,提取了故障特征信号。对经验模态分解过程进行了理论推导,证明经验模态分解可以分离出故障特征信号,给出了信号分离的充分条件。将这种方法应用于直升机减速器的两种故障(点蚀和裂纹)振动数据,结果表明经验模态分解正确地分离出了故障特征信号,信号特征更为显著。     

航空发动机滑油系统稳态压力模型研究

以某型发动机滑油系统为研究对象,深入分析了系统的工作原理和部件结构特点。综合应用流体力学,工程热力学理论以及数值计算和实验的方法,建立了滑油系统主要部件的数学模型和管路压力损失的计算模型;在此基础上,依据发动机滑油系统良好状态下采集的数据,建立了滑油系统的稳态压力数学模型,为判断滑油系统性能衰退和故障提供参考依据。      

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。