涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析

为了剔除冗余的振动参数和统计特征量，提高涡轮泵故障检测的实时能力，建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据，检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性，并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性，以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明，大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关，幅值统计特征量的故障敏感性弱，但稳定性强，而无量纲统计特征量的情况恰好相反，并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布，而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此，为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱，故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。     

航空发动机串油故障分析研究

阐述了航空发动机串油故障的特征，从理论上分析了该类故障的机理和对机械系统的危害，指出可以通过黏度、闪点等切实可行的实验方法进行准确分析和诊断，并指明了对此类故障的预防和应对措施。     

并行鲁棒观测器对发动机减小转速信号的故障分离

通过对减小转速故障信号产生机理的研究 ,提出了一种基于多重模型假设下的并行鲁棒观测器残差输出的故障分离方法 ,建立了实际系统的正常工作状态和 4种故障工作模式 ,将该方法应用于某型航空涡扇发动机导致减小转速信号产生的传感器的故障检测与分离。数字仿真和误差分析结果显示 ,文中提出的方法可靠性高 ,故障定位准确 ,对发动机减小转速信号的故障分离行之有效。      

中文文本分词技术在航空安全报告中的应用

航空安全报告是为解决航空安全存在的隐患问题而提出的。航空安全报告自动分析解决了人为分析耗时和不客观的缺点。文本分词是叙述性报告自动分析的第1步。以最大匹配法为基础，采用二分法进行分词匹配，有效地提高了分词的准确率和时效。最后给出了对航空安全报告分词预处理的实验结果和分析。     

完善我国农村公共产品供给制度的思考

目前,我国农村公共产品供给主要存在总量不足、结构失衡、效率低下和不平衡问题。这种状况的形成,从表面上看是投入不足的问题,但实质上是体制和机制问题。计划经济时期形成的城乡"二元结构"是导致农村公共产品供给不足的"先天因素",在经济转型时期这个矛盾集中暴露。新形势下我国农村公共产品供给的宏观政策环境得到很大改善,但要从长远、根本上解决问题,还必须健全完善农村公共产品供给的宏观运行机制,进一步改善公共财政支出结构、完善财政管理体制、拓宽投入渠道、转变投入方式,同时,要注意探索建立民主科学的农村公共产品需求表达和供给决策机制。     

基于专家系统的导弹发射车液压系统故障诊断

 液压系统为导弹发射车提供动力源,该系统运行的可靠性在不同程度上影响着导弹发射车的工作性能。针对导弹发射车液压系统故障知识的特点,提出了将领域专家经验分解成故障现象、故障原因和故障规则的知识表达方式,设计了由故障现象、故障原因分别构成故障规则前件和后件的知识获取方法,实现了故障知识的有效管理和维护。针对故障诊断流程图的结构特点,提出了故障诊断二叉树的概念,给出了将诊断流程图转化成故障诊断二叉树的方法,并在此基础上设计了基于故障诊断二叉树的故障推理机和基于二叉树前序遍历的故障解释机制。实践表明该专家系统的设计方法及原理具有一定实用性和通用性,对同类系统的设计具有很好的借鉴作用。     

掠过水面的“黑雨燕”：美国加快高超声速飞行器的研制计划

今年1月美国的“HyFly”高超声速巡航导弹在冲刺马赫数6的飞行试验中因发动机故障而坠落于海中,但是美国国防部预研局（DARPA）和美国空军并没有减缓高超声速飞行器研制的步伐,并宣布将一直秘密进行的“猎鹰”高超声速飞机验证机计划提升为“黑雨燕”高超声速验证机计划,目标之一就是要研制一种飞行马赫数6以上的SR-71“黑鸟”间谍飞机的后继机SR-72。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用联合估计和粒子滤波同时估计对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,采用了两种不同的计算方法：一种方法是对状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样,从而获得未来时刻的状态变量的先验分布;另一种方法是采用数据驱动的方法预测未来一段时间内对象系统的量测信息,从而将未来时刻状态变量的先验分布的预测问题转化为一个求解后验分布的估计问题。采用高斯混合模型近似随机变量分布密度,从而将两种方法的计算结果在一个统一的预测框架之下进行有效交互,进一步提高了预测的准确性和可靠性。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了所提算法的有效性。     

测试性研制阶段数据评估验证方法

分析了现有测试性验证方法应用情况,阐述了测试性研制阶段数据评估验证方法的必要性。通过与现有测试性验证方法的对比分析,提出了一种新的测试性验证方法,并说明了该验证方法的含义和特点。该验证方法可用于故障检测率、故障隔离率和虚警率的验证。建立了该验证方法的工作框架,包括验证要求、验证程序、验证技术和验证组织。重点阐述了该验证方法的两种工作方式实施流程、适用的最小样本量范围、测试性数据收集表格和测试性数据判据。其中,测试性数据收集表格可以记录故障检测、故障隔离和虚警信息。进行了案例应用,给出了数据分析结果和经验总结。案例应用表明该方法能够达到测试性验证的效果。