基于虚拟样机技术的航空发动机放气活门机构仿真及故障分析

针对某型航空发动机放气活门机构主动摇臂的多起断裂故障,为寻找故障原因并尽可能缩短排故周期与降低排故成本.借助虚拟样机技术建立此机构的动力学仿真模型,利用动力学仿真软件ADAMS与有限元分析软件ANSYS的联合仿真分析,实现放气活门机构摇臂断裂故障再现,并找出断裂件受力的主要影响因素及其影响规律,估算各受力水平下断裂摇臂的疲劳寿命.最终,分别给出保证摇臂最低使用寿命与全寿命使用情况下的改进建议,即将摇臂与放气活门之间间隙B增大至0.273mm与0.279mm,从而为实际工程排故提供理论依据.      

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

无人机发动机空中停车故障机理研究

针对某型现役无人机活塞发动机飞行中出现的空中意外停车故障,从发动机停车控制原理出发分析其故障机理,构建发动机空中意外停车故障树,并用实例予以验证,为无人机发动机故障的空中应急处置和事后维修提供可行性建议。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

高超声速飞行器舵面作动器舱环境设计及应用

针对高超声速飞行器热结构区域作动器舱环境控制相关技术进行研究,包括耐热结构可重复使用防热设计、外部热结构的作动器舱热防护构型设计和作动器舱动密封设计等。根据舱体的不同部位采用隔热式、辐射式和热沉式的防热构型,而作动器与舱体的运动间隙密封则采用一体式动密封构件。通过隔热特性分析、承载能力分析和热设计仿真分析等手段,优选出合理的热防护系统的适用参数。     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

一种闭环冗余系统可重构控制方法

提出一种闭环冗余系统在线可重构控制方法,包括控制器、控制分配和故障诊断.在故障诊断算法中,首先采用有向图方法快速确定可能的故障源.对于难以隔离的故障,提出了一种在线故障定位方法.故障定位后,通过控制分配,重新分配控制律.以航天器冗余动量轮系统的故障重构为例,说明了如何在系统级角度在线定位故障,重构系统.最后,给出了冗余动量轮卫星姿态调节过程中故障重构的仿真算例.     

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)与切片双谱分析相结合的新方法.将原始信号分解成不同尺度的固有模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function),求取IMF分量的包络,计算其对角切片双谱,提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,得到轴承的故障特征频率.通过对仿真信号进行分析,表明该方法克服了传统的基于EMD的包络功率谱方法不能抑制噪声的缺点,同时较传统高阶谱方法计算量更小.给出了6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的可用性.     

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.