简介：将时间序列相似性匹配方法引入到液体火箭发动机故障模式挖掘中。针对发动机试车数据的特点，提出了一种基于序变换的时间序列相似匹配算法。该算法具有对时间序列幅值和持续时间不敏感、抗噪声能力强等优点。对某型液体火箭发动机故障数据的相似匹配实验表明：该算法能够为液体火箭发动机的故障检测和诊断提供较好的技术支持。

简介：针对燃油增压泵在外场使用过程中连续出现的三起诱导轮叶片断裂故障,在失效分析的基础上,利用Pumplinx软件和Nastran软件,对诱导轮进行流场分析和疲劳寿命计算。结构强度校核结果表明,诱导轮的叶片强度和疲劳寿命存在设计裕度不足的设计缺陷。为此,提出改变叶片形状和增加叶片厚度的改进方案。厂内试验、发动机试车、试飞验证与考核证明,改进措施可行、有效。

简介：采用神经网络对航空发动机的关键参数进行建模,然后通过Johnson分布体系将建模残差数据转化为正态数据,确立了固定阈值的计算方法。针对固定阈值在参数异常诊断中暴露出的虚警和阈值带宽偏离问题,通过在固定阈值的基础上实现阈值的自适应,减少了虚警现象,且使阈值带宽在局部更为紧凑,检测效果良好。该方法可用于飞行试验中提前识别发动机工作中的异常现象,提高飞行试验的安全性和效率。

简介：针对某型航空发动机起动燃油流量测量滞后、振荡及重复性较差的故障,建立了高空台燃油流量测试系统和发动机燃油控制系统数学模型,并进行了数值仿真分析,得出了供油管路内可压缩性气体是测量滞后的主要原因。通过故障再现试验,定量检验了管路内气体对燃油流量测量的影响,验证了仿真分析结果的正确性。依据仿真与验证试验结果,改进设计了燃油管路和操作程序,排除了故障。

简介：以某型火箭发动机为研究对象，针对其起动工作过程，利用Matlab和LabWindows/CVI等编程语言，结合神经网络理论，开发了其起动工作过程的实时故障检测算法。使用了多次试车数据进行离线检验，结果证明该算法能够及时、有效地检测出该型火箭发动机起动过程的已有故障，并能够满足实时性的要求，没有出现误报警和漏报警。