【摘要】：飛機(jī)環(huán)境控制系統(tǒng)(ECS)作為機(jī)載設(shè)備的關(guān)鍵系統(tǒng)之一,隨著使用時(shí)間的增加各種各樣的故障而出現(xiàn),如果故障設(shè)備沒有得到及時(shí)的維修和更換,會(huì)影響部件運(yùn)行,甚至?xí)斐刹豢赏旎氐氖鹿�。本文主要研究了適用于故障預(yù)測(cè)的飛機(jī)ECS數(shù)學(xué)建模方法。首先,收集并分析了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),歸納總結(jié)出了飛機(jī)環(huán)控系統(tǒng)故障研究的一般方法,總結(jié)了研究中存在的問題,并提出了研究方向。其次,分析了飛機(jī)ECS中渦輪機(jī)的結(jié)構(gòu)和性能,總結(jié)了通過渦輪機(jī)前后氣流參數(shù),得到了氣體變換過程的基本模型。在CATIA中完成渦輪的三維模型,在ICEM中劃分結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,最后在FLUENT中進(jìn)行設(shè)計(jì)條件下的數(shù)值模擬。然后,以兩輪升壓式空氣循環(huán)制冷系統(tǒng)為研究對(duì)象,利用MATLAB迭代程序和1stOpt曲線分析軟件,建立系統(tǒng)中主要部件風(fēng)扇和管道配件局部阻力系數(shù)的數(shù)學(xué)模型,獲得了計(jì)算精度和跟隨性滿足要求的組件模型。根據(jù)空氣循環(huán)系統(tǒng)中空氣的流動(dòng)順序,按序連接各部件的數(shù)學(xué)模型,建立飛機(jī)ECS的整體數(shù)學(xué)模型,為下一步研究飛機(jī)ECS故障預(yù)測(cè)做鋪墊。最后,以渦輪噴嘴環(huán)葉片磨損故障為例,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立了噴嘴環(huán)葉片磨損預(yù)測(cè)模型,獲取了渦輪在正常狀態(tài)和不同程度磨損故障的狀態(tài)中各種參數(shù)的變化情況,在此基礎(chǔ)上,將故障渦輪代入ECS數(shù)學(xué)模型,研究了渦輪噴嘴環(huán)葉片磨損程度不同對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能的偏離。
【圖文】：

圖 1.1 故障診斷和預(yù)測(cè)系統(tǒng)的組成的主要內(nèi)容是：在存儲(chǔ)飛機(jī)某一系統(tǒng)或設(shè)備之前和現(xiàn)在的性能參數(shù)基何時(shí)發(fā)生故障、或者判斷在具體的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)故障發(fā)生的概率[6]。在某一部分無法正常運(yùn)行，也就是出現(xiàn)了故障，故障診斷系統(tǒng)首先會(huì)判警告駕駛員并提醒后勤工作人員維修或更換故障部件，這些警告往往。但在實(shí)際中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在飛行過程中故障診斷系統(tǒng)發(fā)出了警報(bào)，人員卻找不到故障位置，也很難實(shí)現(xiàn)故障復(fù)現(xiàn)，甚至將故障警報(bào)當(dāng)作前的飛機(jī)系統(tǒng)缺乏提前預(yù)知故障的能力[9]。近年來，世界各領(lǐng)域的學(xué)究越來越多，人們也開始采用各種各樣措施將故障預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)他西方國(guó)家，故障預(yù)測(cè)技術(shù)不僅已成功應(yīng)用于軍用飛機(jī)領(lǐng)域，而且一領(lǐng)域。比如 F35“聯(lián)合攻擊戰(zhàn)斗機(jī)”、B777、B747-400、B757 等[10]。和健康管理側(cè)重于使用先進(jìn)的傳感器集成以及使用各種算法和智能控和管理飛機(jī)的狀態(tài)[7]。由于損傷發(fā)展的隨機(jī)性、負(fù)載的不確定性和用壽命高度分散。采用定時(shí)維修，既不能避免突然失效而造成的事故常工作的系統(tǒng)或部件造成浪費(fèi)。部件狀態(tài)的退化過程一般為健康(正

圖 1.2 故障預(yù)測(cè)方法統(tǒng)可靠性理論的預(yù)測(cè)方法下，傳統(tǒng)可靠性理論的預(yù)測(cè)方法指的是借助統(tǒng)計(jì)學(xué)，以可靠度、故障標(biāo)，以系統(tǒng)或設(shè)備整個(gè)壽命的運(yùn)行數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，來估計(jì)故障的概布模型立一個(gè)在一定條件下合適的可靠性模型是運(yùn)用壽命分布模型的可靠[14]�？煽啃阅Ｐ偷慕⒌姆椒ㄊ牵菏紫龋鶕�(jù)目的和精度要求選擇恰次，根據(jù)選取的模型得到對(duì)應(yīng)的分布參數(shù)。此外，不同的分布參數(shù)對(duì)影響[15]。分析析(Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA)把系統(tǒng)不希望發(fā)生的故障狀態(tài)作為故障后總結(jié)導(dǎo)致其發(fā)生的所有因素(中間事件)，，再找出導(dǎo)致它們的所有因(底事件)。常用于故障分析、預(yù)測(cè)和診斷。利用故障樹進(jìn)行故障預(yù)，診斷和預(yù)測(cè)更高效，有效防止了采用傳統(tǒng)專家故障診斷以及預(yù)測(cè)中
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V245.3

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2608391