航空故障診斷與健康管理技術(shù)

第1章 概論 
1.1 概述 
1.2 基本概念 
1.2.1 健康、異常、故障和失效 
1.2.2 故障診斷、預(yù)測及健康管理 
1.3 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的內(nèi)涵和重要性 
1.3.1 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的內(nèi)涵 
1.3.2 故障診斷與健康管理技術(shù)對航空裝備的重要性 
1.4 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的演變過程 
1.5 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用 
1.5.1 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 
1.5.2 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的應(yīng)用概況 
第2章 航空故障診斷與健康管理系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 
2.1 概述 
2.2 航空器故障診斷與健康管理需求 
2.2.1 航空器故障診斷與健康管理總體需求 
2.2.2 航空器子系統(tǒng)故障診斷與健康管理需求 
2.3 航空故障診斷與健康管理系統(tǒng)功能分析 
2.4 航空故障診斷與健康管理系統(tǒng)架構(gòu) 
2.4.1 機(jī)上系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 
2.4.2 系統(tǒng)交聯(lián)接口 
2.4.3 地面系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 
2.5 故障診斷與健康管理基本方法 
2.5.1 擴(kuò)展故障模式與影響分析 
2.5.2 健康評估與故障診斷 
2.5.3 故障預(yù)測及健康管理 
2.6 故障診斷與健康管理的指標(biāo)及度量 
2.6.1 故障診斷與健康管理能力指標(biāo)體系 
2.6.2 故障診斷與健康管理系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)衡 
第3章 傳感器與數(shù)據(jù)采集策略 
3.1 概述 
3.2 傳感器的基本特性 
3.2.1 傳感器的性能指標(biāo) 
3.2.2 傳感器的適用條件 
3.3 傳感器的應(yīng)用 
3.3.1 傳感器的分類 
3.3.2 傳感器的發(fā)展 
3.4 傳感器的安裝與布局優(yōu)化 
3.5 常用數(shù)據(jù)傳輸總線 
3.5.1 ARINC429總線 
3.5.2 RS-422串行總線 
3.5.3 1553B總線 
3.5.4 AFDX網(wǎng)絡(luò)通信 
3.6 數(shù)據(jù)采集策略和基本方法 
3.6.1 采樣與量化 
3.6.2 采樣定理 
3.6.3 模數(shù)轉(zhuǎn)換器技術(shù)指標(biāo) 
第4章 故障診斷中的信號處理方法 
4.1 概述 
4.2 信號預(yù)處理 
4.2.1 異常值處理 
4.2.2 零均值化處理 
4.2.3 消除趨勢項(xiàng) 
4.2.4 加窗處理 
4.2.5 濾波 
4.3 特征提取與信號處理方法 
4.3.1 特征選擇與提取 
4.3.2 時域分析方法 
4.3.3 頻域分析方法 
4.3.4 時頻域分析方法 
4.3.5 數(shù)據(jù)約減方法 
4.4 傳感器信息融合 
4.4.1 信息融合的概念 
4.4.2 信息融合的方法 
4.4.3 信息融合的關(guān)鍵技術(shù) 
4.5 振動信號處理與分析 
4.5.1 直升機(jī)旋翼振動信號處理與分析 
4.5.2 直升機(jī)傳動系統(tǒng)振動信號處理與分析 
4.5.3 發(fā)動機(jī)振動信號處理與分析 
第5章 故障診斷與健康評估 
5.1 概述 
5.2 故障診斷與健康評估的基本方法 
5.2.1 基于解析模型的故障診斷與健康評估方法 
5.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷與健康評估方法 
5.2.3 基于知識的故障診斷與健康評估方法 
5.3 基于解析模型的方法 
5.3.1 基于濾波器的故障診斷方法概述 
5.3.2 基于濾波器算法的基本流程 
5.3.3 案例分析 
5.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法 
5.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷與健康評估方法 
5.4.2 基于支持矢量機(jī)的故障診斷 
5.4.3 基于邏輯回歸的故障診斷與健康評估 
5.4.4 基于高斯混合模型的健康評估 
5.4.5 基于Fisher判別分析的健康評估 
5.4.6 基于馬田系統(tǒng)的故障診斷與健康評估 
5.5 基于知識的方法 
5.5.1 專家系統(tǒng)概述 
5.5.2 基于專家系統(tǒng)的診斷原理 
5.5.3 基于專家系統(tǒng)的診斷方法 
5.5.4 基于案例的推理 
第6章 故障預(yù)測 
6.1 概述 
6.2 故障預(yù)測的基本方法 
6.3 基于失效物理模型的故障預(yù)測 
6.3.1 基于帕里斯法則的裂紋擴(kuò)展建模 
6.3.2 基于Forman規(guī)律的裂紋擴(kuò)展建模 
6.3.3 疲勞剝落擴(kuò)展模型 
6.3.4 基于剛度的損傷規(guī)律模型 
6.3.5 應(yīng)用案例 
6.4 基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測方法 
6.4.1 貝葉斯技術(shù) 
6.4.2 隱馬爾可夫和隱半馬爾可夫模型 
6.4.3 威布爾（Weibull）分布的穩(wěn)定區(qū)與退化區(qū)間隔表示的預(yù)測方法 
6.4.4 比例風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測方法 
6.4.5 智能乘積極限估計(jì)器 
6.4.6 應(yīng)用案例 
6.5 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測方法 
6.5.1 基于時間序列的預(yù)測方法 
6.5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法 
6.5.3 基于強(qiáng)跟蹤濾波器的預(yù)測方法 
6.5.4 基于支持矢量回歸的預(yù)測方法 
6.5.5 應(yīng)用案例 
第7章 系統(tǒng)驗(yàn)證與評價 
7.1 概述 
7.2 驗(yàn)證與評價需求分析 
7.2.1 驗(yàn)證與評價的內(nèi)涵與意義 
7.2.2 驗(yàn)證與評價的一般要求 
7.2.3 系統(tǒng)驗(yàn)證與RMS驗(yàn)證的關(guān)系 
7.3 驗(yàn)證與評價內(nèi)容 
7.3.1 基于系統(tǒng)組成的驗(yàn)證與評價 
7.3.2 基于系統(tǒng)算法的驗(yàn)證與評價 
7.4 驗(yàn)證與評價指標(biāo) 
7.4.1 驗(yàn)證與評價指標(biāo)建立原則 
7.4.2 系統(tǒng)算法的驗(yàn)證評價指標(biāo) 
7.5 驗(yàn)證與評價方法 
7.5.1 系統(tǒng)驗(yàn)證方法及其分類 
7.5.2 驗(yàn)證方法的選用 
7.5.3 驗(yàn)證工作流程 
第8章 工程應(yīng)用案例 
8.1 概述 
8.2 故障診斷與健康管理系統(tǒng)的一般設(shè)計(jì)開發(fā)過程 
8.2.1 故障診斷與健康管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析工作流程 
8.2.2 故障診斷與健康管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程 
8.3 直升機(jī)完好性與使用監(jiān)測系統(tǒng)（HUMS） 
8.3.1 “黑鷹”直升機(jī)IMD-HUMS系統(tǒng) 
8.3.2 史密斯宇航公司GenHUMS系統(tǒng) 
8.4 飛機(jī)故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)（PHM） 
8.4.1 飛機(jī)PHM系統(tǒng) 
8.4.2 美國F-35飛機(jī)PHM系統(tǒng) 
8.5 運(yùn)輸機(jī)中央維護(hù)系統(tǒng)（CMS） 
8.5.1 CMS概述 
8.5.2 霍尼韋爾Primus EpicCMC 
8.5.3 波音787ACMS系統(tǒng) 
8.5.4 空客A380機(jī)載維護(hù)系統(tǒng)（OMS） 
8.6 發(fā)動機(jī)健康管理系統(tǒng)（EHMS） 
8.6.1 羅.羅公司T900發(fā)動機(jī)EHMS系統(tǒng) 
8.6.2 羅.羅公司T800發(fā)動機(jī)EHMS系統(tǒng) 
8.7 CA-HUMS直升機(jī)完好性與使用監(jiān)測系統(tǒng) 
8.7.1 CA-HUMS機(jī)載系統(tǒng) 
8.7.2 CA-HUMS地面系統(tǒng) 
第9章 展望 
9.1 航空故障診斷與健康管理技術(shù)的發(fā)展趨勢 
9.2 故障診斷與健康管理技術(shù)的學(xué)科發(fā)展 
9.3 發(fā)展中的現(xiàn)存問題和面臨的挑戰(zhàn) 
9.4 推動發(fā)展的實(shí)施途徑 
縮略語表 
參考文獻(xiàn) 
編后記