基于危害度的航空发动机可靠性评估模型及其应用

基于 LQR 方法的 PID 调参思路，还真挺适合航空发动机这种高阶系统的。传递函数结构比较复杂，传统 PID 难一把调好，这里结合 LQR 优化，响应速度和稳态误差都控制得不错。资料里附了完整模型和调参过程，仿真图也清楚，做毕设或者搞嵌入式控制的可以参考一下。 航空发动机的传递函数基本是四阶系统，常规调法挺难调准。像下面这种： -3e007 s^2 + 7.2e012 s - 5.76e017 ----------------------------------- s^4 + 2.403e005 s^3 + 1.926e010 s^2 + 4.92e012 s + 7.58e015 你看这结

针对航空发动机磨损故障诊断专家系统知识获取困难的问题，提出了一种基于Weka平台的知识自动获取模型。该模型将数据挖掘软件Weka嵌入到专家系统中，作为知识自动获取模块。模型利用C4.5决策树算法，对发动机磨损故障知识规则进行提取，其中涉及连续属性的离散化、树的构建和修剪、规则生成等关键技术。通过对某型航空发动机实测油样光谱数据的分析，成功提取了发动机磨损故障知识规则。

这些是我花了10个麦片下载的，希望对大家有所帮助。

该数据集包含涡扇发动机从正常运行到失效期间采集的实验数据，可用于研究涡扇发动机故障预测及其性能评估。

了解Hadoop可靠性相关知识。

实验设计在汽车发动机研发中至关重要。它基于概率论和数理统计，是一种高效安排实验并找出关键因素的科学方法。实验设计在汽车领域分为筛选设计和优化设计两类。筛选设计用于研发早期，适合应对大量潜在影响因素，帮助减少实验次数，准确识别影响发动机性能的关键参数。常用方法包括部分析因设计和Plackett-Burman设计，高级设计采用D最优设计。例如，利用这些方法可快速识别如图三所示的X5和X8等关键参数，避免试错浪费。优化设计在中后期使用，聚焦提升性能，应用响应曲面设计、空间填充设计和I最优设计等工具来寻找最佳参数组合。例如，通过Fuel pressure和Valve train调整可以优化燃料消耗，降

电力系统的可靠性评估，说白了就是看在各种情况下一套电网能不能稳稳当当地供电。Matlab在这块儿还挺能打，尤其是搭配序贯蒙特卡洛（SMC）这种仿真方法，效果更不错。 压缩包rudeMC里有完整的代码示例，逻辑清晰，注释也比较友好。适合你直接跑起来看看，再慢慢理解每一步的意义。不光能算出MTBF、MTTR这类指标，还能对系统中哪个设备最容易出问题有个直观的认识。 用法上，先用rand之类的函数模拟设备故障，比如变压器挂了，再模拟它多久能修好，过程挺像下围棋，随机又有策略。每次迭代就是一次完整的运行周期，反复多次就能看出趋势。 而且代码结构不复杂，哪怕你对电力系统不太熟也能照着模板改，比较适合科研

基于CMAPSS发动机数据集深入研究设备剩余寿命预测，这是一个复杂而关键的领域，它结合了数据分析、机器学习和领域专业知识来预测设备在其完全失效前的剩余使用寿命。

这篇文章通过MATLAB开发对MEMS开关在抗屈曲方面的可靠性进行详细分析。研究考虑了结构中的几何和材料不确定性，并应用了半解析的Hasofer-Lind方法和Monte Carlo分析。此外，通过遗传算法进行优化，以提升其可靠性指标。