基于贝叶斯网络的发动机可视化故障诊断

在研究发动机各类故障诊断的基础上,结合贝叶斯网络从数据中学习的方法,提出一种能够根据实际样本数据对发动机的各类故障进行可视化诊断的方法,其充分考虑了先验知识,且能够根据实际样本数据对先验知识进行修正。以发动机W P7的故障为例,通过因果关系建立贝叶斯网络的可视化模型,结合先验知识进行参数学习和推理,实例结果表明,该模型及分析方法很好地反应了各部件或子系统的故障对于整个系统故障的影响以及各部件或子系统之间的依赖关系及依赖程度,有助于找出系统的薄弱环节和提高系统可靠性的途径。     

发动机故障领域知识图谱构建与应用

发动机生产故障和售后维修报告中有大量动力总成和零部件故障信息. 本文将知识图谱引入柴油发动机故障领域, 设计发动机故障领域知识图谱构建的系统流程, 针对多源故障数据进行本体建模. 使用BERT和BiLSTM-CRF结合的实体识别框架, 挖掘故障数据中的专家知识. 提出实体相关性评价指标FF-IEF, 并基于知识图谱和贝叶斯网络进行故障诊断. 设计并开发EFKG原型系统, 共包含12534个实体和408972条三元组, 该系统提供知识抽取、可视化检索、辅助决策等功能, 有效提高信息检索和维修效率, 对知识图谱在发动机故障领域的应用具有一定指导意义.     

某型飞机发动机故障诊断专家系统设计

针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求,利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统;该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数,通过智能诊断实现故障定位;系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立、推理机制设计、获取知识程序设计及解释程序设计,实现了发动机故障的快速定位,提高了发动机诊断维修的时效性,保证了发动机的完好率。     

基于知识图谱的航空发动机PHM仿真验证平台设计

针对航空发动机PHM系统功能、性能验证要求高、验证内容多、验证业务复杂等实际问题,分析了国外先进航空发动机PHM系统开发验证情况及经验,提出了一种基于知识图谱技术的PHM仿真验证平台设计方法。该方法利用了知识图谱在具有的半结构化、高效性、直观等特点,实现了发动机PHM验证涉及到的故障模式、故障特征、算法模型及专家知识等大量信息知识的有效组织与管理。在此基础上,进一步面向发动机PHM验证数据量大、计算需求高等需求,采用大数据、数据挖掘、机器学习、云服务等技术,搭建了基于知识图谱的航空发动机PHM仿真验证平台,实现了数据挖掘与信息提取、专家知识获取、多层级融合诊断智能导向型推理等应用。最后,以某型发动机为对象,介绍了发动机PHM仿真验证情况。经实际验证结果分析,该文提出的PHM仿真验证平台能够有效解决航空发动机PHM系统可验证的历史故障样本少、验证功能单一等问题。     

自适应神经网络在发动机故障诊断中的应用

为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断。该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断。应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要。     

基于小波包能量熵的航空发动机突发故障诊断

为了提高飞机发动机突发故障的诊断正确率,提出了将混合采样法和SVM相结合的突发故障诊断新方法.首先利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;然后采用混合采样法对提取的少数类突发故障样本特征进行优化重构,使少数类突发故障样本数量和其他类样本数量趋于平衡;再利用SVM构造多分类器对正常与多种故障状态进行分类.通过发动机转子试验台所采集的数据,对该故障诊断方法进行了验证研究.结果表明,该方法能有效识别发动机叶片断裂和吸入异物两类突发故障,且算法简单,故障分类识别效果好.     

基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

为了充分挖掘飞参数据的应用价值,研究了利用飞参历史数据对发动机进行故障预报的方法.从理论上分析了飞参数据中的几组参数与发动机性能的内在关系,论述了利用飞参历史数据对发动机的4类故障进行预报的可行性以及具体的预报方法,并结合某型飞机飞参系统实际记录的数据研究了该方法的应用.研究结果对于保障飞行安全具有重要意义.     

基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识发现中的应用方法研究

针对故障知识获取这一瓶颈难题,对基于数据挖掘的数据库技术去实现故障知识规则自动发现的方法进行了研究;在SQLSERVER 2005平台上,利用该平台提供的数据挖掘决策树算法,采用了将决策树算法与数据库系统的性能进行高效耦合的数据处理模式,建立了一种利用故障数据集自动获取故障知识规则的数据处理流程;最后利用转子故障实验获得的故障特征数据集进行的验证表明,该流程具有通过对故障数据集进行实时处理,自动建立起一种描述故障知识的决策树模型,并且通过对决策树枝进行结构元素的描述,可自动生成故障知识规则集合的功能;结果表明,SQL SERVER 2005数据挖掘平台提供的决策树算法,为基于故障数据资源的驱动挖掘出故障知识提供了一种新途径。     

基于飞参数据的发动机碰摩故障检测模型仿真

在飞行实时状态监控过程中,强震动环境下的发动机碰摩故障检测的准确性,关系到飞行的安全.在强震动环境下,发动机转静容易发生碰摩故障,多个碰摩故障往往是同时发生的,但是,故障的振动信号之间不存在之间关联.碰摩故障特征彼此独立,故障特征数据之间缺少可直接建立的关联.传统的故障挖掘方法在发动机转静碰摩故障检测的过程中,只能 根据振动信号对这种故障进行检测,振动信号本身存在很多干扰,也很难包括所有的碰摩故障特征,导致故障检测不准确.为解决上述问题,提出采用改进关联规则挖掘的强震动环境下的发动机碰摩故障检测方法.针对飞机发动机碰摩数据进行关联聚类处理,获取样本空间的分类矩阵,并对发动机碰摩数据进行更新.根据更新结果,计算发动机碰摩数据关联概率值,得到概率决策,针对飞行器碰摩数据进行关联规则挖掘,实现发动机碰摩数据故障优化检测.实验结果表明,利用改进关联规则算法进行强震动环境下的发动机转静碰摩故障检测,极大的缩短了检测时间,降低了漏检率,提高了检测精确度.     

支持向量机的涡扇发动机试车故障诊断

针对涡扇发动机在试车过程中缺少有效诊断气路故障方法的问题,为某型涡扇发动机建立了基于支持向量机的气路故障诊断系统.支持向量机算法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力.该系统建立了发动机非线性稳态模型,生成包含八种典型气路故障的故障样本库,采用支持向量机对故障特征和故障模式进行关联,并用训练好的向量机网络对故障分类.利用该型涡扇发动机试车数据对该系统进行的验证,诊断正确率在80%以上.研究表明该方法能基本满足该涡扇发动机地面试车故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景.     

基于模糊神经网络的船用柴油机智能故障诊断

船用柴油机是整个船舶的动力装置,如果发生故障就会对船舶的安全性造成很大的威胁,因此,如何迅速判断故障发生的原因,进而有效排除故障,对保证船舶的正常航行具有特别重要的意义.针对船用柴油机故障多,且具有复杂性和模糊性的特点,以及模糊神经网络在解决非线性复杂问题方面具有的独特优势,提出了一种基于模糊神经网络的船用发动机智能故障诊断专家系统.该系统结合了模糊逻辑理论、人工神经网络以及专家系统的优点,推理速度快,容错能力强,且具有简单实用的人机界面.仿真结果表明,该系统不仅操作使用方便,而且故障诊断结果准确,具有广泛的应用价值.     

基于贝叶斯网络的故障诊断专家系统

现代系统设备的日趋复杂化和自动化,对故障诊断技术提出了更高的要求;随着人工智能技术的发展,故障诊断技术向智能化方向发展,如何将人工智能技术应用到故障诊断中去,是当前研究的重点;为了实现对汽车发动机已发故障和潜在故障的快速高效诊断,根据发动机故障知识结构特性,将贝叶斯网络因果有向图的故障知识表示方法引入到专家系统中,并采用可在线监控和离线诊断的推理机制,在G2平台下实现了汽车发动机故障诊断专家系统,系统应用的效果表明了该方法的可行性.     

基于专家系统的航天器故障诊断地面模拟系统的研制

航天器故障诊断技术对于提高航天器的在轨工作的寿命、实现卫星的长寿命、高可靠有着重要的意义,介绍了以故障诊断专家系统理论为基础在程序控制故障模拟、数据采集设备的基础上研制航天器地面模拟设备对航天器在轨故障诊断有着重要的意义。描述了,地面模拟设备的组成和应用于故障诊断地面模拟设备的专家系统。实现了,基于专家系统推理机制的故障诊断专家系统、给出了实际应用的结果。基于专家系统的地面故障诊断设备能够满足在轨故障地面模拟的应用要求,对实现在轨故障的诊断有着一定的参考作用。     

现代船用柴油机智能故障诊断系统的研究

现代船用柴油机是机一电．液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。     

An expert system for engine fault diagnosis: development and application

The mass production and wider use of automobiles and the incorporation of complex electronic technologies all indicate that the control of faults should be given an integral part of engine design and usage. Today, artificial intelligence (AI) technology is widely suggested for systematic diagnosis of faults where the amount of well-defined diagnosis knowledge is vast and the sequence of steps required to identify the fault is very long. This article describes on an expert system application for automotive engines. A new prototype named EXEDS (expert engine diagnosis system) has been developed using KnowledgePro, an expert system development tool, and run on a PC. The purpose of the prototype is to assist auto mechanics in fault diagnosis of engines by providing systematic and step-by-step analysis of failure symptoms and offering maintenance or service advice. The result of this development is expected to introduce a systematic and intelligent method in engine diagnosis and mai ntenance environments.     

卫星接收故障诊断专家系统的研究

文章分析了卫星接收系统的故障机理,研究了基于故障树的专家系统推理机的实现,提出了一种卫星接收故障诊断专家系统的设计思想及实现方法。推理过程以正向推理技术为主,应用二叉搜索树建立故障树,采用产生式表示法表示事实知识和规则知识,应用数据库作为知识库,构造了卫星接收故障诊断专家系统,用于对实时卫星接收过程的故障判断,指导操作员排疑解难。     

采用Jess引擎的机械设备故障诊断专家系统设计

介绍一种在J2EE环境下构建机械设备故障诊断专家系统的方案,使用Jess引擎作为核心推理模块,通过WebService和OPC技术等多途径获取事实,采用数据库管理事实和规则,实现基于Web的机械设备故障诊断专家系统,使机械设备故障诊断系统融合领域专家的经验、智慧和方法,这对于保证设备安全运行具有重大意义。     

基于专家系统的飞机燃油故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题，提出了一种利用专家系统进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机，同时利用LabVIEW工具建立了相应的软件环境，开发了飞机燃油故障诊断系统。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，并能提出有效的重构方案，完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

机车110V充电装置实时故障预警系统研究

110V充电装置作为机车的一个重要部分,其性能的好坏直接影响到机车的运行。本文以专家系统及故障树理论为基础,进行机车充电装置实时故障预警系统的研究。基于专家系统的故障诊断及预警方法进行分析研究后,将其应用到充电装置的针对预警中,建立了充电装置的故障树、知识获取、知识表示、故障预警推理机方法。然后,建立实时验证系统验证该理论分析及方法的可行性、有效性。