模糊数学在飞机飞控系统故障诊断的应用

今天小编在这给大家整理了模糊数学在飞机飞控系统故障诊断的应用，本文共5篇，我们一起来看看吧！本文原稿由网友“月桄倾峸夜”提供。

篇1：模糊数学在飞机飞控系统故障诊断的应用

模糊数学在飞机飞控系统故障诊断的应用

基于A320系列客机飞控系统,分析了飞机系统故障诊断的特点,建立了针对飞控系统的.故障诊断系统,并且设计了数据库服务.应用模糊数学的方法建立了专家系统,使飞机故障诊断系统更具有实用性和科学性,为飞机故障诊断提供一种比较有效的方法.

作 者：张鹏 黄海涛 蔡琦 ZHANG Peng HUANG Hai-tao CAI Qi  作者单位：中国民航大学,工程技术训练中心,天津,300300 刊 名：中国民航大学学报  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CIVIL AVIATION UNIVERSITY OF CHINA 年，卷(期)： 25(1) 分类号：V249.122 关键词：飞行控制系统   故障诊断   数据库   模糊数学  

篇2：虚拟仪器技术在飞机燃油系统健康监控中的应用

虚拟仪器技术在飞机燃油系统健康监控中的应用

以飞机燃油系统为对象,采用虚拟仪器技术来实现油压的采集和分析,进而判断燃油系统的`故障模式.研究结果表明,虚拟仪器技术不仅为燃油系统的故障监控提供了演示验证的手段,更充分证明了半物理演示验证实验的可行性.

作 者：万婧 万方义 宋笔锋 冯蕴雯 WAN jing WAN Fang-yi SONG Bi-feng FENG Yun-wen  作者单位：西北工业大学,西安,710072 刊 名：机械设计与制造  ISTIC PKU英文刊名：MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE 年，卷(期)： “”(11) 分类号：V228 TH156 关键词：燃油系统   健康监控   虚拟仪器  

篇3：飞控系统传感器故障诊断的在线方法研究

飞控系统传感器故障诊断的在线方法研究

传感器是飞行控制系统当中的一个重要组成部分,在系统中往往利用传感器的各个输出来建立飞机的动态状态;因此,实时准确的对传感器进行故障检测和识别可有效地提高系统的安全可靠性;提出一种带有可变遗忘因子的BP神经网络在线递推学习算法,应用改进的`算法对飞行控制系统的传感器故障进行实时在线的检测和识别,且利用神经网络的输出对系统进行重构;仿真结果表明提出的方法可准确的对传感器的故障进行故障诊断和容错控制.

作 者：赵红梅 章卫国 刘小雄 李丹 Zhao Hongmei Zhang Weiguo Liu XiaoXiong Li Dan  作者单位：西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072 刊 名：计算机测量与控制  ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL 年，卷(期)： 18(5) 分类号：V249 关键词：神经网络   故障检测   飞行控制系统   传感器  

篇4：协调加载系统在直升机飞控试验系统中的应用

协调加载系统在直升机飞控试验系统中的应用

分析新型协调加载系统(加载系统)在某型直升机飞控(操纵)系统地面闭环仿真试验(飞控试验)中新设计及应用问题的解决方法,探讨了用模拟气动载荷,去仿真操纵量信号给接收方的途径.

作 者：黄剑飞 史吉洪 HUANG Jian-fei SHI Ji-hong  作者单位：中国直升机设计研究所,景德镇,333001 刊 名：直升机技术 英文刊名：HELICOPTER TECHNIQUE 年，卷(期)： “”(4) 分类号：V249 关键词：飞控试验   协调加载系统   操纵量信号  

篇5：飞参系统在飞机维护中的应用研究

飞参系统在飞机维护中的应用研究

飞参系统是飞行参数记录系统的简称,通常包括机载采集记录系统、地面数据处理系统和地面保障系统,是一种用于监测飞机及其系统工作状态以及飞行员操纵飞机情况的自动测试记录系统(用飞参记录器或飞行数据记录器表示).机上的信号类型一般有模拟量、开关量、数字量、频率/周期量等.飞参记录系统的传感器将非电量信号(如高度、速度、位移、频率等)转换成电信号,经过信号调节器调节,送入采编器,采编器对模拟信号进行采样、量化,并按照一定的帧格式对信号进行编码,使所有的信号以数字量的`形式表达,而后将信号存入记录器.记录在记录器内的飞参信息,由数据(转录)卸载器读取,通过数据回放译码设备输入计算机,计算机把原始码还原成物理量,以数据表格、曲线、图形报表和三维仿真等方式显示或打印输出,以便对飞参信息进一步分析.

作 者：刘志 刘长卫 汤剑  作者单位：北京航空工程技术研究中心 刊 名：航空维修与工程  PKU英文刊名：AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年，卷(期)：2007 “”(4) 分类号：V2 关键词： 

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