压气机失速检测的神经网络反面选择模型

提出了一种航空发动机压气机失速故障检测的神经网络反面选择模型。该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将压气机的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现故障。通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响。某型涡喷发动机失速检测实验表明,该方法对压气机失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时证实神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力。     

叉车充电系故障分析判断

叉车充电系主要由直流发电机、调节器和蓄电池组成。发电机除向全车各用电设备供电外,还向蓄电池充电。调节器由调压器、限流器和反流（逆流）割断器组成,起着稳定发电机输出电压、限制发电机输出电流和协调发电机与蓄电池工作时机的重要作用。     

基于克隆聚类的特征提取与多传感器故障诊断

基于人工免疫理论中的克隆选择算法,结合聚类分析方法,提出了基于克隆选择聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征,得到最有利于分类的子特征集,提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多传感器故障诊断的实验表明,经过克隆选择聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力,为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

主动拦截防锈技术在航材封存中的应用

目的研究外置阳极型主动拦截防锈技术在航材封存中的应用。方法分别采用厚度为100μm的拦截式防绣袋和80μm的拦截式半透明防锈膜对飞机发动机缸体和曲轴进行封存,并在封存期后启封检查。结果封存的航材备件启封后检查无腐蚀现象。结论该技术能够有效地对航材进行封存,简化了航材封存和启封的工作流程。     

浅谈航材封存包装中硅胶干燥剂的使用及计算

硅胶是一种优良的干燥剂,应用广泛。本文介绍了航材封存包装中硅胶干燥剂的使用方法及使用量计算,并阐述了硅胶的相关使用注意事项。     

发动机喘振故障检测的神经网络免疫识别模型

提出了一种航空发动机喘振故障检测的神经网络免疫识别模型。该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将失速压力信号的模式特征存储在分布的检测器中。检测器用于捕获信号的失速模式特征,当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况来发现失速点。对某型涡喷发动机压力测量信号的分析结果表明,该方法对由失速气团造成的压力信号突变具有较强的分辨力,可以用于发动机喘振的早期检测。     

基于免疫神经网络的耦合转子系统故障检测

提出一种航空发动机耦合转子系统故障检测的免疫神经网络模型。该模型根据耦合转子系统振动特点,利用免疫识别原理构造神经网络检测器,该检测器用于捕获振动信号的异常模式特征。通过训练将振动信号的故障模式信息存储于分布的检测器中,当检测器与待检测信号样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况发现故障。双转子振动实验结果表明:该方法对于由双转子耦合特性所造成的信号突变具有较高的灵敏度和分辨率,能够有效地检测转子系统常见的故障模式。     

基于小波能量免疫识别的发动机转子系统故障诊断

提出了一种基于小波能量免疫识别的航空发动机转子系统故障诊断方法。该方法采用小波能量表征信号特征,根据免疫识别原理,将已知故障模式中的每个样本看作一个抗体,将待检样本看作抗原,把故障诊断问题转化为抗体对抗原的识别问题。仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,对于发动机转子系统的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域。