民用航空发动机性能状态监控系统

作者： 陈晓彤   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文

描述： 民用航空发动机性能状态监控系统

航空液压油泵健康状态预测仿真平台构建及应用

作者： 尚泽译   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文

描述： 航空液压油泵健康状态预测仿真平台构建及应用

航空发动机的剩余寿命预测与健康状态评估

作者： 吴学海   来源： 电子科技大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　剩余寿命预测　　健康状态评估　　支持向量机　　隐马尔可夫模型  

描述： 算法作为工具,综合考虑在翼时间和性能参数对发动机寿命和健康状态的影响,构建了一种新的航空发动机剩余寿命预测方法和健康状态评估及预测方法。主要研究内容如下:分析了航空发动机的气路部件性能参数的特点,有针对性

基于信息融合的航空发动机状态预测技术研究

作者： 姚威   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 混沌预测理论　　去噪处理　　相关性分析　　信息融合　　BP神经网络  

描述： 性能参数预测的精度，本文融合多种相关性能参数，开展基于信息融合的航空发动机状态预测技术及其应用研究。本文首先运用基于统计与密度的方法寻找航空发动机性能参数的异常点。在此基础上，针对传统小波阈值去噪产生

基于滑油光谱数据的航空发动机磨损状态研究

作者： 李楠   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　光谱分析　　磨损　　趋势预测　　灰色关联度  

描述： 航空发动机为飞行器的飞行提供动力如同飞行器的“心脏”。航空发动机构造十分复杂而且多在高温下工作，高负载条件下，极易导致磨损故障的发生，这种情况会危机发动机的安全性与可靠性，所以对发动机进行磨损状态

基于油液分析的航空发动机磨损状态智能监测研究

作者： 吴晓   来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 油液监测　　相对劣化度　　反面选择算法　　AR(n)模型  

描述： 。 本文的所作的工作主要包括：（1）运用传统的数理统计方法对油液监测原始数据的预处理工作。预处理主要是为了消除隐藏在数据中的不利因素，例如人为误差、环境因素、仪器精度不足等的影响对于数据的干扰。(2)考虑到

状态观测器在航空相机俯角控制系统中的应用研究

作者： 张雪菲   来源： 中国科学院研究生院 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文

描述： 。本论文的研究工作表明，基于状态观测器的现代控制方法能够达到而且在某些方面超越传统控制器的控制性能，为航空相机控制系统的设计提供了新的思路。

航空发动机状态参数处理技术及其应用研究

作者： 彭云飞   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机状态监控　　数据预处理　　基线　　过程神经网络　　预测  

描述： 、状态参数基线建模和状态参数趋势预测。航空发动机常年在高温、高压、高噪声环境下工作，导致状态参数数据不可避免地存在噪声，因此需对采集到的状态参数数据进行预处理之后才能用于发动机健康状态的分析、评价和预测。为准

航空发动机全状态建模技术研究

作者： 张键   来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 涡扇发动机　　部件级模型　　起动建模　　矢量喷管　　可调导叶角  

描述： 航空发动机全状态仿真软件对于发动机控制系统半物理仿真试验是非常重要的,建立具有足够精度、又不过于复杂的全状态动态数学模型可以实现对航空发动机动态性能的高效实时仿真,为发动机控制系统的设计提供依据

航空发动机状态监视和故障诊断方法研究

作者： 任东   来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　状态监视　　气路故障诊断　　传感器故障诊断　　带约束的卡尔曼滤波器　　神经网络模型  

描述： 本文的主要研究内容为航空发动机性能监视方法、基于神经网络模型的传感器故障诊断和容错控制方法及基于小波神经网络的航空发动机气路故障诊断方法。 首先,以某型涡喷发动机为研究对象,讨论了发动机模型的线性化方法。利用带约束的卡尔曼滤波器对表征发动机性能的健康参数的蜕化值进行了估计,检验了所用的带约束卡尔曼滤波器的稳定性、可观性,随后的数字仿真表明该方法用于发动机性能监视是可行的。 其次,以某型涡扇发动机为研究对象,利用神经网络和航空发动机的部件级模型生成的稳态和动态运行数据,建立了航空发动机神经网络模型,组成了发动机传感器故障诊断系统。本文中对航空发动机的神经网络模型和部件级模型,在运行时间、存储空间两方面进行了对比,并且对组建神经网络模型所需要的稳态和动态的数据量进行了研究。 最后,利用小波神经网络进行航空发动机气路故障诊断,从多个不同使用情况的发动机提取的训练数据训练出多个网络,组成一个故障诊断组对发动机的气路故障进行诊断,仿真结果表明,对一定性能退化区间内的多台航空发动机,该诊断策略显著提高了诊断准确率。