基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.      

航空发动机故障诊断信息融合方法研究现状

简介了信息融合的层级和实现过程,综述了航空发动机故障诊断信息融合方法研究的现状。     

平台稳定系统故障树分析

针对平台稳定系统的常见故障模式,介绍了故障树分析的具体方法,建立了故障树,并应用故障树分析方法进行定性和定量分析.     

批次定检设备故障诊断的贝叶斯方法研究

针对机载设备故障诊断定位率低的问题,提出充分利用先验故障信息指导批次定检的思想.通过研究批次定检机载无线电设备的失效规律,运用贝叶斯方法对小子样情况下的故障概率进行估计,建立了以各模块的故障概率来指导下一步故障检测的机制.针对不同情况提出3种指导方法并进行了仿真计算,结果表明可显著提高故障的一次定位准确率,减少故障查找时间,具有较高的工程应用价值.      

基于模糊基函数网络的系统故障检测

给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例.      

基于BBN的故障定位技术

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值.     

非相似余度飞控计算机

从容错的角度介绍了Boeing777和A320的数字飞行控制计算机系统。Boeing777和A320的飞控计算机都采用了非相似的余度技术,能容忍软件和硬件的共态故障,但在每个计算机的功能分配和整个飞控计算机系统的余度结构编排等方面体现了各自的特点。用广义随机Petri网描述了Boeing777余度结构和容错动态过程,并进行了系统的可靠性计算和容错度分析。针对中国"大型飞机"容错飞控系统的设计作了分析和建议。     

基于神经网络和专家系统的电传操纵系统故障诊断

提出了一种神经网络与专家系统相结合的故障诊断方法,研制了相应的诊断模块,并在某型飞机电传操纵系统的故障诊断中得以实现。在实物仿真和实际诊断实例中,该诊断模块均达到了很好的效果。从而证明了所提出的方法作为一种诊断策略,可作为飞机电传操纵系统快速故障诊断的基础。该故障诊断方法可推广应用到其它同类飞机的故障诊断当中,为现代航空维修保障的故障诊断提供了一条有效的新途径。     

航天器动力学环境试验故障诊断专家系统

文章概述了对卫星及星上组件进行振动环境试验现有的故障诊断方法,并阐述了建立经济、有效的航天器故障诊断专家系统的重要性。提出了航天器故障诊断专家系统的研究方案,并通过对卫星结构模型的应用,验证了将小波系数作为故障诊断特征向量的可行性。利用此系统可在航天器研发过程中提高航天器结构的可靠性,缩减用于排查故障的时间与财力,缩短卫星研制周期。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。