民用航空机载电子设备雷电防护设计研究

作者： 喻鸣   赵建平   黄新阳   来源： 电脑编程技巧与维护 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 160G标准   民用航空机载电子设备   电缆束试验   雷电防护   DO   插针注入试验  

描述： 目前，一般通过DO-160G标准第22章雷电感应瞬态敏感度规定的试验方法对民用航空电子设备的雷电间接效应防护设计进行试验验证。通过梳理DO-160G标准第22章对民用航空机载电子设备的雷电间接效应防护要求，重点分析了插针注入试验和电缆束试验的具体要求，提出了民用航空电子设备雷电防护设计的要点，通过某机载电子设备雷电防护设计和验证实例进一步说明设计的实现途径。

民用航空电源防护设计研究

作者： 喻鸣   孙发   黄新阳   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 尖峰浪涌防护   民用航空机载电源   DO   160G  

描述： 民用航空电子设备的电源设计，目前一般通过RTCA DO-160G的相关标准和试验方法进行试验验证。根据DO-160G的电源输入、电压尖峰等试验对电源防护需求分析，提出民用航空机载电源防护设计的要点，包括电源尖峰浪涌防护，电压脉动抑制，储能保持等设计。通过某民用航空机载电源的设计实例，进一步说明了设计要点的实现途径，验证结果表明设计能够满足DO-160G的电源输入Z类直流供电设备和电压尖峰A类设备试验标准，可以作为相关类型设备的电源设计参考。

航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究

作者： 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 的方式分别学习数据在时域、频域、时频域上的深层特征进行综合诊断。经实验验证，EDNN模型在噪声环境、变载环境下的平均准确率分别达到了98%和97%,具有比SVM、1D-CNN、DBN等模型更强的抗噪与变负载适应性能力。

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断

作者： 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

面向航空复杂系统测试性设计技术研究

作者： 杨恒辉   林清   赵建平   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 测试性对象   测试性架构   可测试性   故障模式  

描述： 随着航空系统功能、性能与复杂度需求不断增加，为了保证系统的可靠性、安全性，提升系统的维修与保障能力，对控制系统测试性提出了更高的需求。通过系统测试性问题分析，建立测试性目标函数模型与系统测试性模型，将系统工程的方法、可靠性分析方法与测试性设计相结合等，提出了一种复杂系统测试性设计方法，为面向复杂系统的测试性设计提供了参考。

基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断

作者： 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 航空发动机振动信号复杂，数据量大，其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域，利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。