適用于故障預(yù)測的飛機(jī)環(huán)控系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模研究
【學(xué)位授予單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:V245.3
【圖文】:
圖 1.1 故障診斷預(yù)測系統(tǒng)的構(gòu)成診斷系統(tǒng)的目的是試圖警告駕駛員或維修、后勤保障人員,飛即發(fā)生了故障。這種方法只有在故障發(fā)生時(shí)才能發(fā)出信號[17]。,它們出現(xiàn)在特定的環(huán)境條件下,而在其他條件下自動(dòng)恢復(fù)正現(xiàn)故障不能復(fù)現(xiàn)和重測合格等情況,引起不正確的診斷,更重來,各國軍方和工業(yè)界廣泛重視飛機(jī)故障預(yù)測技術(shù)的研究,積發(fā)應(yīng)用。在美國、歐洲等西方國家,該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于各種,如 F35、陣風(fēng)、P-8A、UCAV 無人機(jī)、UH-60“黑鷹”直升括健康狀態(tài)預(yù)報(bào)和剩余壽命預(yù)測[18]。健康狀態(tài)預(yù)報(bào)用于確定當(dāng)過程中的哪一種健康狀態(tài),即是健康(正常狀態(tài))、亞健康(性能失效狀態(tài))等。當(dāng)部件或系統(tǒng)處于亞健康狀態(tài)時(shí),判斷是由下降,并且評價(jià)當(dāng)前健康狀態(tài)偏離其正常狀態(tài)程度的大小。剩的當(dāng)前健康狀態(tài)、歷史狀態(tài)等信息,采用合適的預(yù)報(bào)模型,確術(shù)一般借助人工智能推理機(jī)(如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯
南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文選,共獲得 178 篇與飛機(jī) ECS 故障有關(guān)的研究文獻(xiàn),其中包括來自 篇和 EI 數(shù)據(jù)庫的英文文獻(xiàn) 29 篇。從研究時(shí)間、故障源、以及研究的分布情況,獲得了飛機(jī) ECS 故障研究發(fā)展的研究現(xiàn)狀,F(xiàn)了發(fā)表文獻(xiàn)的數(shù)量隨時(shí)間的分布情況,從中可以看出:在 1991 對于 ECS 故障問題的研究很少,檢索到的論文總數(shù) 9 篇,平均每年復(fù)雜飛機(jī) ECS 故障研究的需求;2000 年至 2008 年的 9 年時(shí)間內(nèi),每年有 2.5 篇論文被檢索到;文章數(shù)量在 2009 年突然增加,此后總機(jī) ECS 故障的研究從 2009 年開始受到重視,逐漸成為研究的熱點(diǎn)
【參考文獻(xiàn)】
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1 馬e
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