Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。

无人机飞控盒测试系统的设计

本文在VB6.0环境下开发程序,利用ActiveX通讯控件MSCOMM通过RS-232串口使计算机与飞控盒进行通讯,内容包括飞行参数的制订、读取;读取飞行状态控制字;读取通讯板信息。将所读取到的信息翻译并以图线形式形象的表示出来,以供分析。

飞控蓄电池盒故障检测系统的研究与设计

飞控蓄电池盒作为航空电源系统主电源不工作或是失效时的直流后备电源,担负着地面启动涡轮发动机与空中应急点火的任务,同时还为机上一些重要用电设备供电。基于飞控蓄电池盒的重要性及针对存在的故障模式,采用故障寻址编码的技术对蓄电池进行故障诊断。充分研究了航空镉镍蓄电池盒的结构以及性能指标,设计一套自动飞控蓄电池盒故障检测系统,用来检测蓄电池盒的各性能参数。试验结果表明:测试设备能够提高检测精度,提前预测故障,提高蓄电池的性能品质和可靠性,满足飞机飞行的安全要求。

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的。