FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架故障诊断

【类型】期刊

【作者】李锋  冯珂  李晨旭  赵德中  陈振 

【刊名】液压气动与密封

【关键词】 FTA,RBF神经网络,起落架,故障诊断

【摘要】为了提高某型飞机起落架故障诊断率，分别采用故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)和FTA与RBF神经网络(Radial Basis Function, RBF)的方法对起落架常见故障进行诊断。首先根据起落架工作原理图，采用FTA方法建立故障树及故障结构函数，得到所有的最小割集，计算故障失效概率；然后按照最小割集重要度，筛选出RBF神经网络训练样本的变量数目；最后再结合国内某维修单位的故障统计数据，运用RBF神经网络建立了故障诊断模型，并对模型进行了训练和测试。结果表明，FTA定量计算得到的故障失效概率为71.60%,FTA+RBF结合方法的故障诊断平均预测误差为1.0%。

【年份】2024

【作者单位】西安航空学院飞行器学院;

【期号】05

【页码】20-23