航空发动机气路改进神经网络故障诊断研究

针对航空发动机气路故障,建立了基于改进BP神经网络的航空发动机气路故障诊断模型。采用该模型寻找发动机状态参数与不同故障模式之间的映射关系,并利用收集的JT9D发动机的气路故障样本数据对诊断模型进行训练与检验。试验结果表明,改进的BP神经网络故障诊断模型对JT9D发动机气路部件故障模式的识别具有较高的准确率,能够为基于状态的维修决策提供有效的指导与建议,进而提高航空发动机的可靠性。     

基于SOM和协同学的航空发动机气路故障诊断研究

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种基于SOM神经网络和协同学理论的故障诊断方法;首先对测量数据进行归一化处理,建立自组织神经网路初步诊断系统,对于难以区分的相似故障引入协同学理论,进一步判断对应的故障类型,最后根据实际数据对此故障模型进行实例仿真;仿真结果显示,基于SOM和协同学的发动机气路故障诊断方法具有较高的诊断准确率和抗噪能力。     

基于径向基神经网络的航空发动机气路故障诊断

基于径向基神经网络对民用高涵道比航空发动机风扇、增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮5大气路部件的效率降低故障进行诊断;采用Gasturb进行故障训练样本和测试样本库的生成,诊断结果显示,采用径向基神经网络进行航空发动机气路故障诊断的计算时间短、精度较高,不仅能定性的定位故障部位,而且在大多数情况下可以定量的给出该部件的性能衰退程度;某些情况下诊断结果与测试样本不尽一致,但都是方程的合理解,这是因为航空发动机的数学模型是一个多解的复杂方程,一个总性能的衰减对应着多组部件性能衰退的组合;随噪声幅值加大,诊断精度变差,同时研究发现诊断精度受噪声影响的敏感系数在不同的噪声幅值水平下是不同的。     

基于LabVIEW的航空发动机气路故障分析系统设计

针对在航空发动机气路中带电粒子的电荷信号微弱,传感器工作环境恶劣的条件下,监测航空发动机气路故障的问题,设计了一种能适应高温、高噪声等恶劣工作环境并对电荷信号灵敏监测模型,使用LabVIEW软件建立了航空发动机气路不同工况中静电信号的子V1,对信号进行采集和分析.通过对航空发动机多种工况的模拟和试验,建立了航空发动机气路故障分析系统.结果表明:该监测模型分辨率高、信噪比高、稳定性好,可稳定地监测航空发动机的多种工况,为航空发动机气路故障诊断提供可靠的依据.     

航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘仿真

航空发动机的气路传感网络故障检测,是通过与发动机气路传感网络产生的基准线进行比较,产生的偏差作为阀值,作为检测故障的基础.由于航空发动机气路传感网络的高度非线性、噪声、测量不足等因素的影响,检测的基准线也呈现波动状态,传统的故障挖掘方法,需要通过做一些必要的假设,设置各种可能故障和性能恶化的范围,规定故障挖掘空间以降低波动干扰,但是上述假设降低了检测的精度.提出一种航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘方法.计算故障传感节点的特征,为故障传感节点的挖掘提供数据基础.利用神经网络建立故障传感节点挖掘模型,完成故障传感节点的挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘,能够有效提高检测的准确性和挖掘效率.     

航空发动机气路静电监测传感器特性

分析了发动机气路静电监测的原理,对监测系统关键器件—静电传感器的灵敏度分布和频率响应特性进行了研究,通过数值模拟和曲线拟合的方法确定了传感器的灵敏度分布函数,进而推导了传感器的频率响应函数,分析了传感器探极半径和对灵敏度分布与频率响应影响,以及颗粒运动速度对频率响应的影响。理论分析和模拟实验结果表明:静电传感器在空域和时域内均为低通滤波器,半径大的传感器灵敏度较高,空域频谱和时域频谱较宽。颗粒运动速度越快,传感器输出信号的频带越宽,但幅值相对越小。     

航空发动机气路碎屑静电监测传感器设计与试验

设计了一种航空发动机气路碎屑静电监测传感器.在阐述碎屑颗粒荷电机理的基础上,对该传感器感应原理进行了研究,然后在静电感应原理的基础上进行了棒状静电传感器和环状静电传感器的结构设计,为防止绝缘套管的过压崩坏,对探极与套管之间的间隙配合进行了详细计算,最后利用实验验证了所设计的静电传感器的有效性,实验结果表明:环状静电传感器可以得到比棒状静电传感器更高的检测信号输出信噪比.     

航空发动机故障特征仿真研究

航空发动机作为飞机的核心,决定着飞机的性能和安全。发动机一旦出现故障,很可能导致非常严重的航空事故,造成巨大的人员伤亡和经济损失。根据航空发动机故障机理,通过建立航空发动机部件模型对常见的气路故障进行分析与仿真,并根据振动-征兆关系矩阵对振动故障进行仿真,获得了两类故障的特征。目的是为保证航空发动机的安全运行,发动机故障诊断和预测提供依据。     

基于LVQ网络的航空发动机气路故障特征提取方法研究

针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法。分析研究了LVQ神经网络的结构和学习算法,以及某型航空发动机的测量参数、数据预处理和故障样本选取方法。并以其设计点为例进行了系统仿真。通过与BP网络的分类器对比试验,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于卷积神经网络的发动机气路故障诊断方法

深度学习是一种新的基于特征表示的机器学习方法。深度学习模型包含多个隐藏层,可以通过对输入数据进行自动学习来获取隐藏的功能层中的特征信息。与传统的诊断方法相比,深度学习具备从原始信息中提取更丰富的特征的能力,因此已经成为基于机器学习的故障诊断研究的新方向,为发动机气路等复杂系统故障诊断带来了新思路。结合发动机气路试验数据的特点与深度学习的优势,提出基于卷积神经网络的故障诊断方法,包括预处理、模型训练及优化等过程,并实现了复杂系统故障诊断预测算法平台。经某发动机气路试验仿真数据实例验证,提出的方法具有较好的可行性和效果,能够充分利用深度学习的优点,更准确地识别发动机气路的健康状况。     

发动机气路故障模拟试验台碰摩故障实验研究

航空发动机气路故障是重要且频发的发动机故障.其中,叶片-机匣碰摩故障是一种重要且频发的航空发动机气路故障.为了对其进行高效深入的研究,必须建立专门的气路故障模拟试验系统.基于静电监测技术设计了一种用于研究航空发动机气路故障的模拟试验台,实现了对航空发动机叶片-机匣碰摩故障模式的模拟.故障模拟实验结果表明:碰摩故障模拟实验感应信号具有周期性的特点,据此特征,可以在静电监测系统软件中实现对模拟碰摩故障的在线监测与识别.本研究验证了航空发动机气路故障模拟试验台模拟碰摩故障的有效性,为航空发动机故障监测和健康管理提供技术支撑.     

航空发动机传感器故障诊断设计与验证综合仿真平台

针对航空发动机传感器故障诊断算法无法快速和高效地完成硬件在回路仿真问题;提出了基于虚拟仪器语言与快速原型化技术的航空发动机传感器故障诊断硬件在回路仿真方法,并研制了基于该方法的硬件在回路实时仿真平台;经过实验验证后,该平台不仅为发动机传感器故障诊断方法提供了实时仿真平台,同时为扩展本平台使之成为完全的半物理仿真平台奠定了基础,有一定的工程实用价值。     

航空发动机排气温度测量通道故障智能检测方法研究

EGT（Exhaust Gas Temperature,排气温度）测量通道故障是一种典型的航空发动机测量系统故障,如果试验过程中不能及时发现,就存在不能及时排除EGT超温、发动机喘振、发动机异常停车等故障的可能,造成重大安全隐患。通过对EGT测量通道故障现象和数据的分析,提出了一种EGT测量通道故障模糊神经网络检测算法。该算法将高压转速偏差、低压转速偏差和排气温度偏差作为模糊逻辑系统的输入参数,通过模糊推理实现故障检测。高压转速、低压转速和排气温度的估计值通过试飞数据训练的神经网络估计模型获得。理论分析和试飞数据验证结果表明,该方法具备实时检测EGT测量通道故障的能力,且具有良好的稳定性,可以满足工程应用要求。     

中小型航空发动机转静子碰摩故障诊断的一种方法

提出了中小型航空发动机转静子碰摩故障诊断的一种新方法。该方法在转子系统弹性支承器的弹条上粘贴应变计,获取弹支工作过程中的动态应力信号,通过信号分析从弹支动态应力信号中提取故障特征,实现转子系统的碰摩故障诊断。实际应用表明,该方法能有效地诊断转子系统碰摩故障。     

航空发动机双冗余架构传感器信息通道故障诊断方法研究

传感器数据的高可靠性是航空发动机控制系统可靠工作的基础,故障诊断就十分重要;基于传感器双冗余结构,综合利用神经网络预测和传感器冗余性信息变化判断进行故障诊断是一种新的故障诊断新方法;该方法先用RBF神经网络对传感器输出进行预测,若预测值与输出值发生较大的偏差,进一步考察传感器之间的冗余性信息变化情况来判断传感器是否发生故障,若发生故障,进行故障定位,进而采用对应的诊断策略;仿真实验结果表明该方法能够有效地解决双冗余架构传感器信息通道的故障诊断问题。     

专家系统在汽车故障诊断方面的应用

本系统从实用角度出发,根据发动机故障的复杂性,依据计算机数据结构原理,采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示,建立了较完善的知识库,实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。     

基于融合EKF的航空发动机气路性能健康预测

针对集中式滤波算法存在计算效率不高、容错性差,引入融合滤波的思想,提出采用非线性融合的联邦式扩展卡尔曼滤波器进行发动机气路健康性能预测.子滤波器根据量测参数完成发动机部分健康性能的局部估计,主滤波根据子滤波器估计参数完成融合滤波估计,并将状态估计值和协方差反馈至子滤波器用于下一步健康预测.通过某型涡扇发动机仿真表明:融合EKF滤波器能准确地预测发动机的健康状态,估计稳定收敛时间短、计算时间短、效率高.     

某型飞机发动机故障诊断专家系统设计

针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求,利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统;该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数,通过智能诊断实现故障定位;系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立、推理机制设计、获取知识程序设计及解释程序设计,实现了发动机故障的快速定位,提高了发动机诊断维修的时效性,保证了发动机的完好率。     

远程协同故障诊断任务执行路径规划

远程协同故障诊断的一个关键环节是诊断任务分配,而多个分解后诊断任务执行顺序确定也是诊断任务分配环节中不可避免的一个内容;基于D算法,引入两个辅助向量,建立了关键路径规划方法来进行诊断任务执行路径规划,它包括最长和最短两种关键路径规划算法;并以混凝土运输车制动系统故障诊断任务分配中的执行路径规划为例,对该方法进行了应用,验证了该方法具有简单实用,易于计算机实现等特点;结论中进行了总结并指出了进一步研究点。