航空公司利用ACMS和QAR数据进行故障监控的实施和发展

1 ACMS和QAR数据监控的现状 目前飞机状态监控使用的主要数据形式是以ACARS空地数据链传输的各种形式的报文,包括位置,距离, OOOI信息,AOC通讯短信等等,供航司飞行、运控、机务等各个部门使用,飞机故障状态监控主要使用的是DFD报文(ACMS报文)和CFD报文(故障报),DFD报和CFD报在所有报文中的内容...     

某型惯性导航系统典型53#故障的排除及解析

某型惯性导航系统在飞机上时有故障发生,造成导航系统无法正常使用,其中较为突出的是惯导报53#环境温控故障.为降低该惯导在飞机上的故障率,通过研究环境温控回路的工作原理,解析其故障机理,并以几起典型53#故障的排除为例深入分析,提出有效的预防措施,以延伸修理深度,提高产品修理质量.     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

试飞试用阶段的飞机可靠性评估研究

飞机的可靠性水平是飞机设计定型时考核的重要指标之一,为保证评估结果的客观与准确性,在飞机 试飞试用阶段开展可靠性评估研究尤为重要。本文从工程实际需求出发,通过规范评估对象故障信息的采集 方式,明确故障判定准则与统计原则,给出完整的飞机可靠性评估流程;基于上述流程,针对某型飞机一年中的 试飞试用信息,进行多维度的可靠性评估。结果表明:评估结果能够较好地反映飞机的可靠性水平,满足工程 需要。     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

一起波音757飞机空地系统故障分析

分析了某公司一架波音757飞机由于空地系统故障导致的一系列故障表现,介绍了排查故障点的过程和采取的措施。此经验可供排除同类故障时参考。     

滚动轴承平均故障前时间计算方法研究

滚动轴承的平均故障前时间(MTTF)和平均失效率是旋转类机械设备可靠性预计和分析的重要基础数据,传统源于统计样本信息的滚动轴承MTTF和失效率数据可信度不高,难以约束滚动轴承的可靠性定量设计。为得到可信度更高的滚动轴承MTTF,利用滚动轴承疲劳寿命计算方法,基于滚动轴承寿命与可靠度的关系研究,推导了威布尔分布的MTTF和平均失效率计算公式,提出一种滚动轴承MTTF和平均失效率的计算方法和流程,给出了滚动轴承MTTF和平均失效率的计算示例。解决了利用设计参数(工作寿命、可靠度、动载荷等)计算滚动轴承MTTF和平均失效率的问题,可为滚动轴承及其配套产品的可靠性预计和分析提供数据和方法支持。     

新三态故障分类模型及其阈值确定

将设备运行状态划分为三种状态,比以往的两态模型对于设备的故障分类具有更高的准确性.在设备运行状态三态划分的基础上,提出了新的三态模型,将设备运行状态定义为故障态、准故障态、健康态三种状态,其中准故障态包括间歇性故障和瞬态故障.对新三态模型与两态马尔可夫模型进行了分析比较.论文提出影响故障阈值设定的多方面因素,对新三态模型的高、低阈值进行了定义和分析,给出了求取阈值的目标函数.利用新三态的双阈值目标函数,进行了仿真计算分析,得到了传统的两态模型所达不到的总故障高检出率和低虚警率,取得了满意的结果.     

氯化钾镀锌大规模生产故障分析

本文对氯化钾镀锌在大规模生产中存在的故障进行系统的研究和分析，发现镀锌层的主要故障有发花、发雾、碰伤、掉膜、淋漆等。选择好的光亮添加剂、加强镀锌后清洗，改进下挂方式、调整浸漆工艺等，并加强管理是有效提高产品一次性合格率的主要措施。     

基于奇异值分解的铅锌冶炼过程故障二次分离

铅锌冶炼过程是非常复杂的反应工艺,工况变化较大,在线监控和故障诊断的难度很大。铅锌冶炼过程故障分离的目的是根据异常监控变量来判断故障类型,由于铅锌冶炼过程故障的特殊性,不同类型的故障可能导致相同的监控变量发生异常,采用传统的故障分离方法不能有效地判断故障类型。本文提出一种基于奇异值分解的故障二次分离的方法,通过进一步分析监控变量和故障类型的对应关系,解决故障分离不彻底的问题。试验结果证明了方法的有效性。