基于故障彩色图谱的航空发动机故障模式识别

为了从系统层面快速、精准地识别航空发动机海量监测数据中隐含的故障模式,提出一种基于故障彩色图谱的发动机故障模式识别方法。针对航空发动机状态参数和故障机理的特点,将监测数据映射至相应的阈值空间,进而构造出故障彩色图谱。研究了故障彩色图谱的特征提取方法和标准故障彩色图谱库的构建方法。通过计算待检测故障彩色图谱与标准故障彩色图谱库中各元素之间的相似度,输出故障类型,实现了航空发动机故障模式的精准、快速、直观识别。结合应用实例验证了所提方法的有效性和实用性。

航空发动机性能监控系统设计与实现

本文针对某航空单位业务需求分析,利用面向对象技术建立了发动机性能监控模型,提出了一种基于.NET平台的航空发动机性能监控系统(AeroEngine Performance Monitor System,EPMS)框架,采用VS 2010编程环境开发。系统规范了性能监控流程,提升了监控效率、维修信息利用率以及性能评估的准确度。

基于遗传过程神经网络算法的航空发动机健康状态图谱化预测方法

为直观、快速、系统地预测航空发动机的健康状态,提出一种基于遗传过程神经网络算法的发动机健康状态图谱化预测方法。针对过程神经网络结构难以设计以及训练中易陷入极小值的缺陷,采用相空间重构理论构造训练样本集,并结合遗传算法优化设计过程神经网络及其初始权值和阈值,生成由多个预测参数组成的预测性能矩阵;针对预测性能矩阵中各参数之间存在的高维性、耦合性和非线性等特性导致其中隐含的健康信息难以有效识别的问题,对预测性能矩阵中的元素加以着色,构造代表发动机性能的预测图谱,进而实现从系统层面快速预测发动机健康状态的目的。结合应用实例验证了所提方法的有效性和实用性。

基于动态标准彩色图谱的航空发动机健康状态监控

针对航空发动机性能数据的高耦合性、高维性、非线性和非等效性,为从宏观层面动态化、直观化、精细化地快速把握航空发动机的健康状态,提出一种基于动态标准彩色图谱监控航空发动机健康状态的方法。根据航空发动机的实时运行数据,建立时空分布矩阵,通过归一化方法,将时空分布矩阵转化为标准矩阵,进而经过动态化处理,将标准矩阵转变为动态标准化矩阵;将动态标准化矩阵映射至一个由二维欧氏空间和三维彩色空间联合构成的彩色相空间,从而生成反映航空发动机健康状态的彩色图谱。设计并开发了某型发动机彩色图谱健康状态监控分析系统。结合应用实例,证明了该方法的有效性和实用性。