飞机燃油系统智能化故障诊断方法研究

摘要

飞机燃油系统是影响飞机性能、飞行安全和适航取证的关键系统。随着航空技术的迅猛发展，飞机的燃油系统日趋复杂，人们对于飞机燃油系统的可靠性提出了越来越高的要求，从而使得故障检测与诊断技术成为了提高系统可靠性的必要手段。 本文源于某基金项目，课题的主要任务是对某飞机燃油系统进行基于信号处理和神经网络的智能化故障诊断方法研究。主要工作如下： 针对某型飞机燃油系统，分析各燃油附件(包括电磁阀等)、燃油系统测量元件(包括液位传感器等)、管路和油箱的故障模式及各种故障模式对应的故障征兆，总结系统的故障类型及模式。 研究、分析了各种故障诊断方法；根据燃油系统的特点，确定出适合于飞机燃油系统的智能化故障诊断方法，并提出了分层次、分等级的故障诊断策略。 研究了小波分析法，结合飞机燃油系统的特点，提出将小波分析法应用于飞机燃油系统传感器的故障诊断。以该系统转输油过程备份油箱中油位传感器的故障诊断为例，在MATLAB环境下对该方法进行了有效性验证。 在研究神经网络和小波分析法的基础上，提出了一种新型的基于小波分析法和RBF网络的飞机燃油系统传感器智能化故障诊断方法。对该方法在MATLAB环境下进行了仿真验证，并与小波分析法进行了比较分析。 对于飞机燃油系统输油泵、油箱、管路故障诊断提出了基于模糊理论和神经网络的故障诊断方法，进行了仿真验证，仿真表明，故障诊断结果精确。 提出了将多重神经网络运用于飞机燃油系统，并以燃油系统转输油过程为例，给出了飞机燃油系统转输油过程多重神经网络结构图，大大简化了神经网络结构，提高了诊断效率。并实现了神经网络的在线训练，可以加入新的训练样本，对神经网络进行训练，从而加入神经网络子网，提高故障诊断精度。 研究了容错控制策略，分析了各个容错控制方法的利弊；针对飞机燃油系统提出了实际的容错控制策略。 分别在Matlab及C++Builder环境下编制了故障诊断及界面管理软件。研究了二者的接口，根据实际情况选择了调用Matlab引擎的方法，最终实现了C++Builder对。Matlab的调用。实现了基于小波分析法和RBF网络的故障诊断，提高了编程效率。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1课题来源及主要任务

1.2飞机燃油系统研究历史及现状

1.3研究的意义和必要性

1.4本文的主要内容

1.4.1本文的主要工作

1.4.2几点创新

1.5本章小节

第二章燃油系统智能化故障诊断方法

2.1智能故障诊断概念及方法

2.1.1有关概念

2.1.2故障诊断方法分析

2.2飞机燃油系统故障分析

2.2.1飞机燃油系统构成

2.2.2飞机燃油系统故障模式分析

2.2.3飞机燃油系统故障诊断策略

2.3本章小节

第三章基于小波分析的故障诊断研究

3.1引言

3.2小波理论概述

3.2.1小波理论的发展

3.2.2小波变换的基本方法

3.2.3其它小波变换及其相互关系

3.3小波分析在飞机燃油系统中的应用

3.3.1小波分析故障诊断方法应用

3.3.2飞机燃油系统中传感器故障诊断的小波分析法

3.3.3飞机燃油系统中传感器故障诊断小波分析法仿真验证

3.4本章小节

第四章神经网络的故障诊断方法研究

4.1引言

4.2模糊RBF网络在飞机燃油系统中的应用

4.2.1 RBF神经网络结构

4.2.2模糊RBF神经网络

4.2.3模糊RBF神经网络在飞机燃油系统中的应用

4.3小波RBF网络在飞机燃油系统中的应用研究

4.3.1小波神经网络传感器故障诊断结构

4.3.2小波神经网络传感器故障诊断方法仿真验证

4.4多重神经网络在飞机燃油系统中的应用

4.5本章小节

第五章飞机燃油系统容错控制策略

5.1容错控制方法分析

5.2飞机燃油系统容错控制策略

5.2.1传感器发生故障时的容错控制

5.2.2输油泵发生故障时的容错控制

5.2.3输油管路发生故障时的容错控制

5.2.4油面控制器发生故障时的容错控制

5.3本章小结

第六章故障诊断方法的软件实现

6.1引言

6.2数据的获取

6.2.1建立故障诊断数据库

6.3 C++Builder与Matlab交互编程

6.3.1 C++Builder与Matlab接口方法介绍

6.3.2 C++Builder调用Matlab实现

6.3.3故障模拟具体方法及现象

6.4本章小节

第七章总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢