舰船主动力装置故障隔离与参数估计方法

针对舰船主动力装置结构复杂、故障种类多和系统不确定性等故障诊断问题，提出采用基于双因果键合图模型的定量故障隔离与参数估计方法。根据系统传感器配置方案，建立双因果键合图模型，通过因果路径分析，推导得到系统解析冗余关系，并获得故障特征矩阵。建立系统线性分式变换键合图模型，开展故障仿真，将其与双因果键合图模型耦合，在MATLAB/Simulink环境中进行仿真试验，实现了舰船主动力装置的故障隔离与参数估计。结果表明：对双因果键合图模型因果路径分析，可以避免手动推导系统解析冗余关系的繁杂过程；基于其部件构造方程的分析可以有效实现系统故障隔离与参数估计，实时跟踪和预测故障状态。     

运载火箭伺服机构故障检测与诊断的扩展多模型自适应方法

针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

一种基于解析冗余关系的半定性故障隔离方法在航天器推进系统中的应用

针对航天器推进系统的时变特性以及随机因素给故障隔离带来的困难,提出了基于Z-检验分析和解析冗余关系相结合的半定性故障隔离方法。基于状态空间转换的思想,运用基于系统诊断键合图模型建立的解析冗余关系挖掘系统时不变的结构特征空间信息,并对解析冗余关系残差进行趋势分析获取时不变、具有残差变化方向的故障特征矩阵,针对存在随机因素对残差定性化的影响,利用了Z-检验分析对残差进行定性化获取观察特征,通过观测特征与故障特征的比较进行系统故障隔离。将该方法应用于推进系统的故障隔离中,结果证明了该方法能有效避免获取推进系统时变诊断准则以及来自系统建模和参数测量等随机因素的干扰,提高了推进系统故障隔离的鲁棒性。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

装备层次测试性建模分析方法

大型电子装备具有集成化、模块化、层次化的特点,测试诊断困难,因此,提出一种层次测试性建模分析方法。装备的测试性要素进行层次性划分,分析并确立层内关系和层间关系,建立装备的层次测试性模型。依据该模型可对装备的不同层次进行测试性建模和诊断分析,通过层内关系可将故障隔离至本层模块,使用层间关系对故障模块继续深入诊断,将故障隔离至底层部件,实现层次化的诊断设计;在维修级别中诊断的故障层次发生变化时,故障的层次性能够灵活地对这一情况进行建模。以某装备为例进行分析,验证了该方法的适用性及有效性。     

基于比例风险模型的发动机旋转部件维修决策研究

发动机旋转部件是发动机的关键部件,易出现由于发动机旋转部件故障而导致的重大飞行事故。文章首先介绍了比例风险模型,在参数估计时采用了极大似然估计方法估计出模型中的参数,然后以可靠度为要求,预测装备的剩余寿命,指导实施维修决策。最后选择发动机某类轴承为例,利用比例风险模型对其进行了维修决策研究。     

改进模糊层次分析法的火控系统故障诊断方法

提出了一种基于改进模糊层次分析法的某型战车火控系统的故障诊断模型。分析火控系统顶层故障现象的各个影响因素,建立对应的层次结构,给出模糊判断矩阵,将基于静态的专家经验知识和基于动态的定量测试相结合,然后综合各个专家判断矩阵的差异性,由模糊层次分析法求得各影响因素的权重并进行排序,得到故障部件权重,诊断结论表明该方法准确可靠。     

基于证据推理的装备部件故障风险评价模型研究

为了掌握装备故障风险状态,确保装备任务的顺利完成,建立了包含故障发生可能性、故障后果、故障可检测性等因素的风险评价指标体系。即首先采用故障模式及影响分析法,对装备系统组成部件的各种故障模式进行了识别;其次,采用模糊集理论和信度结构相结合的方法,建立了模糊信度结构风险描述模型;再次,采用证据推理方法,构建了模糊证据推理的风险评价融合模型;最后,以某型柴油机燃油系统的喷油泵作为案例,验证了模型的适用性、可行性和准确性。     

基于置信椭球的V/M故障检测与隔离算法改进

动态系统的故障诊断技术在组合导航系统中有着重要意义.首先介绍了一类经典状态一致性故障检测/隔离方法-Kerr的基于置信椭球的V/M处理方法的原理与处理过程.Kerr的V/M方法以偏差方向的累计和进行隔离判断,可能发生两种情况下的隔离模糊问题.为此,对Kerr的经典V/M算法进行了改造,在其投票函数中采用偏差距离的累计代替偏差方向的累计,使得故障隔离的敏感性大幅度增加,解决了经典V/M算法在实用中存在的第一种情况下的隔离模糊问题.采用算例证明了新方法的有效性.     

故障结构分解的航空发动机执行机构估计

作为航空发动机控制系统的易损部件,执行机构的故障估计目前尚缺少有效方法。采用故障结构分解的方法,通过重构输出变量来分离出输出变量中与故障无关的部分,并由此得出故障与状态量、输出量之间的关系;将故障信号与原有的状态变量合并为新的状态变量得到系统的增广模型;最后对该增广模型设计全维观测器实现故障估计和状态估计。仿真结果证明了该方法的有效性。     

涡轮泵实时故障检测的时间编码信号处理方法研究

为了提高液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测的有效性,通过取消对胞元长度限制和提出新的编码计算方法,提出了一种改进的时间编码信号处理方法,并将其应用于涡轮泵振动信号的实时特征提取.通过正常和异常涡轮泵历史试车稳态过程的振动数据对该方法的稳定性和故障检测有效性进行了验证,结果表明,基于时间序列编码的信号处理方法可以有效提取故障特征,可用于涡轮泵故障的实时检测.     

基于云分类器的液体火箭发动机故障诊断方法

本文首先将液体火箭发动机故障诊断问题转化为故障特征的模式分类问题,然后针对当前模式分类方法难以处理不确定性信息、属性特征空间的划分过硬等缺陷,结合云模型和云变换研究,提出了一种基于云分类器的液体火箭发动机起动过程故障诊断方法。历次试车数据的验证结果表明,该方法能够及时准确识别发动机起动工作过程中的故障模式。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

液体火箭发动机故障诊断的命题逻辑方法

为对液体火箭发动机诊断知识的表达和组织提供一种简洁有效和易于处理的方式 ,通过以命题逻辑公式和子句的形式对系统观测信息和定性特征加以描述建立定性诊断模型 ,同时诊断问题基于归结原理和假言推理规则的演绎推理方法求解。基于试车数据的诊断结果表明方法具有较强的诊断能力。     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

液体火箭发动机涡轮叶片结构特性的有限元分析

为了提高液体火箭发动机的可靠性、可用性以及可维护性而进行的发动机寿命预估与减损控制研究,需要对发动机的零(部)件进行结构特性分析。通过建立某型液体火箭发动机涡轮转子叶片的有限元分析模型,分别进行无阻尼自由振动下的模态分析、无阻尼强迫振动下的谐波响应分析与有阻尼强迫振动下的瞬态响应等结构动特性分析,得到涡轮转子叶片的固有频率及与之对应的振型、谐波响应与瞬态响应。