基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

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。      

某型发动机低压压气机二级转子叶片断裂故障分析

某型发动机在外场使用过程中，多次出现低压压气机二级转子叶片打伤、断裂故障。本文从发动机的使用状况、叶片受力及冶金等方面进行了分析，对今后解决发动机低压压气机转子叶片断裂提供了一定的依据和参考。     

基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点，提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算，非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。     

空空导弹智能故障诊断技术探讨

对空空导弹常规故障诊断和智能故障诊断方法进行了比较,说明了采用智能故障诊断的必要性,提出了空空导弹智能诊断所面临的关键问题.     

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。     

热防护用发汗冷却技术的研究进展（I）——冷却方式分类、发汗冷却材料及其基本理论模型

综述了国内外航天热防护用冷却技术的分类、发汗冷却材料研究现状以及发汗冷却技术理论模型的研究进展。比较分析了发汗冷却技术与其他冷却技术的优缺点，并对发汗冷却技术的理论模型作了初步的探讨。     

民航飞机专用电缆故障定位仪的设计与实现

针对飞机电缆故障的特点和飞机电缆检测的特殊要求，设计出一种可检测和定位飞机电缆故障的智能仪器。该仪器特点是故障检测迅速、准确，定位精度高，且轻便、灵巧，操作方便，成本低。此仪器也可应用于电信、电力等部门的短距离电缆测试。