针对复杂环境下飞机的液压管路系统在故障诊断时存在的各种问题,提出一种基于概率神经网络的液压管路系统泄漏故障的诊断方法。在飞机液压管路系统中主要产生的故障是由于管路系统的振动导致的管路破裂、泄漏等。对飞机液压管进行建模,分析其工作状态下不同液压泄漏故障程度时的固有频率,选取前5阶固有频率作为故障诊断的特征值;构建PNN概率神经网络诊断模型,利用测试样本进行故障诊断实验。结果表明,该方法对液压管路故障具有较高识别率。该研究为液压管路系统的故障诊断提供了参考。

液压管路是民机液压系统的重要部件,在周期性循环压力载荷作用下,极易出现疲劳失效。通过三维软件SolidWorks建立管路的实体模型,将几何模型保存为X;格式的文件,导入有限元分析软件ANSYS Workbench,得到管路的有限元模型。对该模型进行网格划分和边界条件的施加,对管路进行静力学分析。在此基础上,根据管路的材料属性,利用Workbench中的Fatigue Tool模块进行管路的疲劳寿命分析,进而找出管路易发生故障的位置。研究结果为民机液压系统维修和结构优化设计提供了参考。