诊断飞机装配不协调问题要诀

提出一种准确，快速诊断飞机不协调问题的方法，即先简后繁，以内定外法则，并例举作了说明。     

固体火箭发动机喷管烧穿故障的试验分析

根据某大型固体火箭发动机在地面试车喷管扩散段前部的烧穿故障的诊断，认为喷管的内型面半径对轴线的导函数在型面衔接点处不连续是导致烧穿故障的直接原因，通过对比模拟试验得到证实。又通过对原型喷管的Ｎ－Ｓ方程计算，发现在型面衔接处有漩涡存在，与最初分析的速度转折点的道理相一致，从而确诊故障。最后，提出型面设计的改进建议，即以余弦曲线代替圆弧曲面，使衔接点处导函数连接，可大大减弱冲刷烧蚀作用，从而避免烧穿。     

弹用涡喷发动机振动故障诊断技术探讨

简要地论述了弹道涡喷发动机振动故障诊断的理论基础，介绍了弹用涡喷发动机振动故障的一些特点，设计一套弹用涡喷发动机振动故障诊断系统，探讨了弹用涡喷发动机振动故障诊断的方法。     

GA—HCM混合聚类算法及其在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点，提出了GA－HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解，使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现，从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法，使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性，利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架，基于实际试车数据对GA－HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点，能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象，并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。     

液体火箭发动机试验起动过程故障检测算法研究

分析了液体火箭发动机试验起动过程故障检测的特殊性，提出了一种具有工程应用价值的故障检测算法。经过试验数据检验，证明这种算法简单、安全、有效，工程可应用性强。     

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

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。利用遗传算法确定各参数的权系数，使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得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。通过对某涡扇发动机进行监控，证明该方法确实有效。     

液体火箭发动机实时故障仿真系统实现

基于液体火箭发动机故障诊断方法实时验证的需求，考虑目前微处理器的技术水平，通过对发动机全阶非线性动态数学模型合理的折衷处理，建立了发动机降阶非线性模型，发展了基于该模型的实时故障仿真计算方法及仿真软件系统。仿真计算结果和实践表明，该模型在精确性、实时性等方面可以满足实时性验证的要求；实现的仿真软件系统具有良好的汉化人机交互界面，可操作性好，移植、维护、升级方便。     

液体火箭发动机启动过程实时在线故障检测算法

利用神经网络技术实现了液体火箭发动机启动过程的非线性辩识；提出并实现了一种基于辩识误差检验的故障检测策略。经大量实际发动机热试车数据验证表明，所提出的检测算法十分有效。由于算法所利用的监测参数均系实际发动机地面试车中所测量的参数，且检测算法在线工作时计算量十分小，因而所提出并实现的检测算法可以直接应用于工程实际。     

泵压式液体火箭发动机故障监控研究中几个问题的考虑

从工程观点出发，提出了开展泵压式液体火箭发动机故障监控系统研制中面临的几个方面问题的考虑，包括监控参数的确定原则与方法，检测算法的综合考虑，微小泄漏的检测，硬件的可靠性保证措施等，对工程研制提供参考。     

模糊极小极大神经网络在火箭发动机故障分类中的应用

研究了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络分类器。模糊集是由模糊超立方体聚集形成的集合体，模糊超立方体是一个极小点和极大点构成的用隶属函数表示的ｎ维方盒。极小点和极大点的确定用包含有扩张与收缩阶段的模糊极小极大学习算法实现，这种算法能在一次循环学习中形成非线性模式边界，无需对已知故障模式重新训练就可融合新样本和精炼已存在的故障模式。模糊集用于故障模式分类自然地提供了故障更刘水平分类的有用信