航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展

航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,避免气路故障以及及时对气路故障进行排故和预测对保障飞行安全具有不可忽视的作用。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要的影响力。本文较为详细的叙述了目前国内基于数据驱动方法航空发动机气路故障诊断的现状,例如：聚类、SVM、人工神经网络、深度学习等,讨论了各种方法的优缺点,指出了利用数据驱动方法的难点和关键环节,并对未来相关的研究趋势和发展趋势做出了展望。     

电控发动机故障诊断中数据流分析

本文阐述了现代电控发动机中利用故障诊断仪的动态数据流功能,对汽车发动机燃油喷射系统中的动态数据进行分析,可以更容易地判断故障的类型和发生部位。     

CFM56-3民航发动机控制系统故障诊断系统

该文介绍了CFM56-3民航发动机故障诊断系统的基本概念方法,阐述了发动机控制系统故障诊断分析系统的研究。通过将故障隔离手册通过VB编程对其进行可视化,对CFM56-3发动机故障诊断进行指导和分析,并介绍发动机地面试车验证和诊断故障的方法,指出了该领域有值得更加深入研究的参考价值和发展趋势。     

发动机电控系统故障诊断方法

通过对桑塔纳2000GLi型轿车电子控制燃油喷射系统AFE型发动机故障诊断与分析,阐述了电控发动机诊断时应注意事项和诊断程序,并介绍了发动机电控系统故障码的读取方法、清除方法及执行机构诊断方法。     

基于排放检测的电喷汽油发动机故障诊断与维修实验研究

在飞速发展和竞争日益激烈的汽车工业中,装有电子控制燃油喷射系统的电喷汽车越来越成为经济、环保的首选。由于电喷汽油发动机自身的特点,使得电喷汽车出现的故障现象和故障原因比较繁多,检测、诊断、维修也比较困难,对于汽车心脏——电喷汽油发动机的故障诊断与排除也成为对电喷汽车故障诊断与维修的一大难题。经过大量的理论研究和维修检测实践分析,我们发现电喷汽油发动机的废气排放与某些故障之间有着非常紧密的联系,这为电喷汽油发动机的故障诊断与维修提供了新的研究思路和技术手段。     

基于Google Earth的最后进近航段三维演示

基于Google earth(GE)平台,对最后进近航段实现了三维演示。通过机场三维场景还原,利用KML代码实现三维航线的生成,并首次实现直线程序三维保护区的生成,最终基于GE实现多角度三维航行演示,且数据精度满足要求,实现飞行程序设计的三维可视化,为飞行程序设计工作及教学提供了良好的方法。     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

电喷发动机故障诊断方法及实例分析

本文通过对电喷发动机故障特点的分析,提出了不同于传统化油器式发动机的故障诊断方法,主要利用控制电脑ECU的特点、故障代码等进行诊断;新的故障诊断方法可以提高电喷发动机故障诊断的准确性和诊断效率.文中还列举了相应的诊断实例.     

多信息融合技术在发动机故障诊断中的应用

本文为了解决发动机喷油器故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压和,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法,通过提取发动机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

CESSNA172R飞机燃油喷射系统典型故障分析

燃油喷射系统是活塞发动机燃油系统的核心系统,为活塞发动机提供精确计量的燃油并送入汽缸。本文针对CESSNA172R飞机发动机燃油喷射系统几种典型的故障现象进行了详细的分析,并提出了可行的排故方法和预防措施,对活塞发动机的外场维护具有一定的指导意义,以保障飞行安全。     

基于D-S证据理论的柴油机故障诊断

D-S证据理论已经广泛应用于各种故障诊断中,但基本概率分配是证据理论的重要一步.运用典型样本的数据融合方法对柴油机供油系统的3种故障进行诊断,避免了D-S证据理论应用中基本概率赋值难以分配的问题,减少了方法的主观性.实践结果表明,该方法可以有效的判别出柴油机故障类型,具有工程实用价值.     

A330飞控系统智能故障诊断

为了实现对A330飞控系统故障的自动识别与准确诊断,提出一种利用专家系统进行故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机,将传统专家系统与神经网络科学地综合,开发了基于神经网络推理的故障诊断专家系统。诊断结果表明,该方法很好地发挥了其智能性,能够快速准确地诊断出飞控系统的故障,完全适合于A330飞控系统的故障诊断。     

基于融合模型的柴油机空气管理系统故障诊断

柴油机作为重要的动力机械,其性能监测和故障诊断得到重视。而柴油机空气管理系统故障包括进气系统漏气、堵塞和EGR阀卡涩等故障将会导致恶化和经济性下降。针对空气管理系统具有较强的非线性,无法建立精确地数学模型等问题,建立了基于数学模型和数据驱动模型的融合模型,针对进气歧管漏气、中冷器堵塞,EGR阀卡滞等故障进行诊断研究。采用机理建模的方法建立EGR流量模型、充气系数模型和基于数据驱动建模的方法建立充气系数模型、进气压力波动幅值模型,利用奇偶方程法进行残差生成器的设计并生成三个残差信号,通过仿真分析可得到故障和残差值之间的映射矩阵,最后,采用模糊推理的方法进行故障诊断。研究结果表明：所构建的故障诊断系统能准确的诊断出空气管理系统的漏气直径为5mm、堵塞至进气流量减少10%和EGR阀卡滞故障在关闭状态。     

柴油机燃油系故障的模糊诊断

为了定量检测柴油机燃油系3个精密偶件的状态、实现柴油机不解体故障诊断，研制了嵌入式电阻应变压力传感器；采用常规测试仪器，利用正交试验方法，测得不同磨损程度精密偶件的组合在工作中的压力波形；通过对燃油系供油压力变化过程、影响因素以及实测压力波形的分析，选取用于故障诊断的显著性特征参数；根据燃油系故障特点及其与特征参数的关系，采用模糊综合评判法和模式识别法作为诊断模型，并依据试验结果求得模糊关系矩阵。结果表明，利用模糊数学模型对柴油机燃油系故障进行诊断是可行的。     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

基于灰色聚类分析的FJ44发动机故障诊断技术的研究

航空发动机故障诊断技术对于保证发动机的可靠性和飞行的安全性、经济行具有重要意义。本文以FJ44型航空发动机为研究对象,采用灰色系统理论对发动机常见故障类型进行分析,通过灰色聚类分析的方法实现发动机常见故障的诊断。实际参数验证表明该方法具有较高的可行性,对FJ44型发动机的故障诊断有一定的参考性。     

基于ReliefF-PCA和SVM的发动机故障诊断方法研究

针对柴油发动机机组振动信号非线性和非平稳性以及机组实际故障案例样本数据少的特点，提出了一种基于ReliefF、主成分分析（PCA）以及支持向量机（SVM）的柴油发动机故障诊断方法。首先提取发动机冲击信号的特征参数，运用ReliefF选择出其中的敏感特征以降低处理过程的计算难度；然后采用PCA进一步提取敏感特征，消除各特征之间的相关性，避免冗余；最后利用SVM实现机组的故障分类，诊断不同类型的故障。将本文方法应用于柴油机实际典型故障案例中，结果表明该方法能有效提取柴油机缸盖振动信号中的故障敏感特征，并实现多种典型故障的诊断。     

波音787飞机基于云计算的远程故障诊断方法研究

针对波音787飞机实时故障诊断仍采用机载数据库的现状,结合波音787飞机数据传输特点,提出一种在充分利用飞机大量飞行数据的基础上进行云计算的远程故障诊断方法,可提升飞机飞行数据利用率和故障诊断的实时性。通过分布式技术将飞行数据拆分处理,应用虚拟化资源提高处理速度和数据共享能力。分析波音787飞机数据传输机制,结合基于网络的远程故障诊断与模糊故障诊断技术,重点研究计算的云化过程和推理过程。最后通过搭建云架构进行实验,证明了方法可进行高效稳定的远程故障诊断。