航空发动机温度传感器故障分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 航空发动机温度传感器类型及模拟 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 航空发动机温度传感器类型 | 第16-23页 |
| 2.2.1 电阻式温度传感器 | 第17-19页 |
| 2.2.2 热电偶温度传感器 | 第19-23页 |
| 2.3 航空发动机温度传感器模拟 | 第23-26页 |
| 2.3.1 电阻式温度传感器模拟 | 第23-24页 |
| 2.3.2 热电偶温度传感器模拟 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 航空发动机温度传感器故障及故障分析方法 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 航空发动机温度传感器故障 | 第27-37页 |
| 3.2.1 感温元件故障模式、现象及原因 | 第27-29页 |
| 3.2.2 封装部件故障模式、现象及原因 | 第29-33页 |
| 3.2.3 导线与接线盒故障模式、现象及原因 | 第33-35页 |
| 3.2.4 固定法兰故障模式、现象及原因 | 第35-37页 |
| 3.3 航空发动机温度传感器故障建模 | 第37-41页 |
| 3.3.1 断路故障 | 第37-38页 |
| 3.3.2 脉冲故障 | 第38-39页 |
| 3.3.3 漂移故障 | 第39-40页 |
| 3.3.4 阶跃故障 | 第40-41页 |
| 3.4 故障分析方法 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于GA-BP神经网络的EGT温度预测 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 EGT温度预测的作用 | 第44-46页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第46-52页 |
| 4.3.1 BP神经网络原理 | 第46-49页 |
| 4.3.2 BP神经网络预测EGT | 第49-52页 |
| 4.4 GA-BP神经网络 | 第52-59页 |
| 4.4.1 遗传算法原理 | 第52-53页 |
| 4.4.2 遗传算法优化BP神经网络 | 第53-55页 |
| 4.4.3 GA-BP神经网络预测EGT | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 温度传感器故障检测、隔离与重构 | 第60-77页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 航空发动机温度传感器FDIA系统结构 | 第60-61页 |
| 5.3 故障分析仿真平台的设计 | 第61-66页 |
| 5.3.1 Simulink软件介绍 | 第61-62页 |
| 5.3.2 模块化功能实现 | 第62-66页 |
| 5.4 仿真实例 | 第66-73页 |
| 5.4.1 检测阈值的选择 | 第67-68页 |
| 5.4.2 故障的检测、隔离与重构 | 第68-72页 |
| 5.4.3 故障幅值及变化速率对故障检测的影响 | 第72-73页 |
| 5.5 基于检测结果的故障原因分析 | 第73-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
