传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究，着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法，对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算，验证了本文提出的方法使用的有效性     

应用振型识别叶片裂纹故障初探

给出了一种应用叶片的弯曲振型识别叶片裂纹的方法。假设叶片为无扭曲的矩形等截面悬臂梁,同时将裂纹看成沿叶宽等深度扩展的开口裂纹,最后对应用该法检测叶片裂纹的可行性进行了探讨并提出了建议。     

BPN 在涡扇发动机气路故障诊断中的应用

本文应用误差反传网络（BPN）算法,研究发动机气路部件故障的定量诊断,并针对某型军用涡扇发动机的典型故障,给出了诊断结果,分析了测量系统的随机误差、发动机的不同工作状态、不同调节规律对的诊断结果影响,结果表明BPN可成功地应用于发动机故障的定量诊断。      

液体火箭发动机推进剂检漏技术的综述

在液体火箭发动机发射前,必须进行完整性试验。完整性试验包括对推进剂和其它液体系统的泄漏检测。建立一个能实现推进剂泄漏故障自动检测的系统是很必要的。本文对液体火箭发动机的泄漏故障检测方法进行了综述,对已用于或可能用于液体火箭发动机检漏的技术进行分类和详细评述,指出了液体火箭发动机检漏技术的几个发展方向。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

航天器推进系统故障诊断专家系统的研制开发

论述了设计航天器推进系统故障监测与诊断专家系统的重要性和必要性。并结合具体工程背景所研制开发的诊断系统, 研究了其主要的设计思想、特点、功能以及软件需求分析,实现软／硬件环境     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

航空维修差错的研究

从航空维修差错带来的重大危害出发,提出航空维修差错的定义及基本特征,深入分析航空维修差错的几种模式,重点研究了最活跃、最突出的人为差错模式,并指出预防各种差错模式的方法和措施。     

转换式高速直升机RD15方案

首先对目前各种类型的高速直升机进行了分析,在此基础上提出了一种旋翼/机翼转换式高速方案;然后对此方案的旋翼系统的气动特性和关键技术——直升机/飞机模式转换过程中盘翼的仰角、桨叶的长度、转速以及桨距等参数的变化进行了理论和试验研究,提出了高速直升机RD15的总体方案,并设计了直升机/飞机模式转换过程。计算表明,该方案在直升机/飞机模式相互转化过程中升力、功率和操纵的改变能够实现平滑连续并保持操稳性。     

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。