《航空發動機故障診斷導論》是2004年科學出版社出版的圖書,作者是范作民。
基本介紹
- 書名:航空發動機故障診斷導論
- ISBN:703013317
- 定價:66.0
- 出版社:科學出版社
圖書信息,內容簡介,圖書目錄,
圖書信息
書名:航空發動機故障診斷導論
圖書編號:1174075
出版社:科學出版社
定價:66.0
ISBN:703013317
作者:范作民
出版日期:2004-08-16
版次:1
開本:大16開
內容簡介
本書是關於基於數學模型(故障方程)的航空燃氣渦輪發動機故障診斷理論的一本專著,是國家自然科學基金資助項目“航空發動機故障診斷分析系統”(編號59876046)的主要成果之一。
全書包括15章和4個附錄。論述發動機故障方程(包括小偏差故障方程和經驗故障方程)的建立方法;介紹故障診斷理論所需的數學基礎,包括最優估計和最最佳化算法以及線性統計模型理論;介紹發動機故障診斷理論,主要是本書作者提出的發動機故障診斷的主因子模型,包括主因子模型的基本原理、故障相關性準則理論以及超定和亞定主因子模型的各種求解算法;討論多重共線性的影響及其克服方法;介紹發動機故障診斷的有效性評估。
本書可作為高等院校飛行器動力工程和航空維修工程學專業的研究生和本科生的教材,也可作為相關專業教師、本科生和研究生以及從事發動機狀態監控與故障診斷工作的科技人員的參考書。
圖書目錄
前言
符號說明
第1章 概論
1·1 發動機故障診斷學的發展
1·2 發動機故障診斷學的研究對象與主要任務
1·3 發動機故障診斷系統
1·4 發動機故障診斷的基本原理
1·5 發動機性能參數的錄取
1·6 發動機故障診斷的基本假設、複雜性和有效性
1·7 發動機故障診斷的基本步驟
第2章 故障方程
2·1 發動機的原始數學模型(正常狀態數學模型)
2·2 發動機的故障模型
2·3 故障因子
2·4 有關故障方程的基本概念
2·5 數值線性化方法建立第一類故障方程
2·6 數值線性化方法建立第二類故障方程
2·7 解析線性化方法建立故障方程
2·8 典型的故障係數表
2·9 故障方程的線性統計模型(量測方程)
第3章 主因子模型概述
3·1 概述
3·2 基本概念
3·3 主因子模型的基本原理
3·4 主因子模型的主因子原則
3·5 主因子模型的最最佳化方法
3·6 主因子模型的故障隔離技術
3·7 故障相關性準則
3·8 合理性準則
3·9 基本解和通解的確定
3·10 故障隔離的基本步驟
3·11 主因子模型的計算例題
3·12 關於現有故障診斷算法的評述
第4章 最優估計與最最佳化方法
4·1 概述
4·2 最小二乘估計
4·3 加權最小二乘估計
4·4 遞推最小二乘估計
4·5 極大似然估計
4·6 Bayes估計原理
4·7 極大驗後估計
4·8 最小方差估計
4·9 Kalman濾波
4·10 約束最最佳化方法
4·11 變記憶約束濾波
第5章 統計假設檢驗與區間估計
5·1 統計假設和假設檢驗
5·2 線性模型線性假設的顯著性檢驗
5·3 參數的區間估計
5·4 線性模型的區間預測
第6章 Monte Carlo方法在發動機故障診斷中的套用
6·1 Monte Carlo方法
6·2 發動機故障診斷的Monte Carlo法
6·3 發動機故障診斷的有效性評估
6·4 主因子模型最優故障診斷相關性準則的確定
第7章 故障方程的多重共線性
7·1 多重共線性及其影響
7·2 多重共線性的檢查
7·3 消除多重共線性影響的措施
7·4 自變數最優子集的選擇
7·5 嶺回歸(阻尼最小二乘法)
第8章 主因子模型的故障相關性準則
8·1 基本概念
8·2 建立選優性準則的通用途徑
8·3 殘差平方和準則
8·4 一致性準則
8·5 一致性準則的一致性隨機模擬檢驗
8·6 一致性準則的閾值
8·7 一致性準則的故障診斷有效性檢驗
8·8 假設檢驗準則
8·9 殘差模準則
8·10 基於殘差平方和的故障相關性準則
8·11 Cp準則
8·12 預測平方和準則PRESS
8·13 最小信息量準則AIC
8·14 故障相關性準則的比較
第9章 特徵值分析與主成分分析
9·1 概述
9·2 主成分
9·3 樣本主成分
9·4 主成分的貢獻率
9·5 二維向量的主成分
9·6 特徵值分析與主成分分析的功能和套用
9·7 故障方程的主成分估計
9·8 故障方程的降維
9·9 發動機故障診斷主因子模型基本解的確定
9·10 多信息綜合技術(向量組代表性向量的提取)
9·11 發動機性能排隊綜合指標的確定
第10章 超定主因子模型
10·1 概述
10·2 最小風險算法
10·3 約束最小風險算法
10·4 有偏估計算法
10·5 隨機搜尋算法
10·6 最小殘差範數算法
10·7 散度法(p階方陣法)
10·8 m階方陣法
第11章 亞定主因子模型
11·1 概述
11·2 簡單約束最最佳化算法
11·3 準逆法
11·4 二次規劃法
11·5 分布函式模型
11·6 隨機搜尋模型
第12章 發動機故障診斷的多信息利用技術
12·1 概述
12·2 向量組代表性向量的提取
12·3 多信息綜合技術的套用
12·4 測量數據的算術平均平滑方法
12·5 指數平滑方法
12·6 變記憶約束濾波算法
12·7 各種平滑算法之間的關係
12·8 多信息綜合技術算法的有效性評估
12·9 多次測量情況下故障相關性準則的計算特點
12·10 多狀態監控問題
第13章 發動機經驗故障方程的建立與求解
13·1 概述
13·2 故障特徵的提取與經驗故障方程的建立
13·3 定性資料的量化
13·4 經驗故障方程的求解
13·5 樣本群中代表性樣本的提取
13·6 經驗故障方程的特點
第14章 人工神經網路在發動機故障診斷中的套用
14·1 概述
14·2 BP網路
14·3 BP網路用於發動機故障診斷
14·4 自組織映射模型
14·5 Kohonen網路用於發動機故障診斷
第15章 第二類一致性準則
15·1 CC準則的定義
15·2 CC準則的一致性檢驗
15·3 CC準則的定階性檢驗
15·4 CC準則的套用特點
附錄
附錄Ⅰ 附表
附錄Ⅱ 矩陣代數的重要公式
附錄Ⅲ 數理統計的幾個重要引理
附錄Ⅳ “發動機故障診斷分析系統”軟體簡介
參考文獻