飞机起落架液压收放系统故障程度正确诊断可帮助飞行员及时采取行动应对不同程度的故障,避免人员和财产受到损失。针对飞机起落架液压收放系统故障样本少,故障数据时域上的高相关性,提出一种混合条件变分自编码网络和双向长短期记忆神经网络的故障程度诊断模型。建立某型飞机起落架液压收放系统仿真模型并植入不同程度故障,提取故障数据;将故障数据归一化并训练出CVAE生成模型;利用BLSTM在时域上的双向学习能力,构建CVAE-BLSTM混合模型,诊断飞机起落架液压收放系统的故障程度。与其他算法相比,CVAE-BLSTM具有高准确率与强泛化能力,可对飞机起落架液压收放系统故障程度进行有效诊断。

针对现代战争以及抗洪抢险中,对直升机的战略物资装载、投放的效率要求越来越高。以直升机舱门液压收放系统设计切入点,利用AMESim软件对直升机舱门液压收放系统进行系统建模,参数设置,仿真计算,并得到了舱门收放时间的曲线变化图,基于仿真计算结果,搭建直升机舱门液压收放系统试验台,测试直升机舱门的最佳收放时间,最后对仿真与试验的结果进行对比分析。

针对飞机起落架的动态载荷导致液压收放系统发生功能失效的问题,在飞机起落架液压收放系统结构和动力学模型的基础上,采用基于模型和故障响应动态观测器的方法对飞机起落架液压收放系统进行故障诊断,并在飞机起落架液压收放系统故障管理实验台架上进行故障模拟,试验结果验证了故障诊断方法的准确性以及故障响应的鲁棒性。