【摘 要】
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为了确保直升机应急漂浮系统的安全运行,紧急情况下可靠触发,本文在详细了解应急漂浮系统逻辑架构与元件组成的基础上,对系统可靠性进行评估。依次搭建控制组件(S1)、充气组件(S2)与浮筒组件(S3)可靠性框图,完成系统功能危险性评估。搭建以系统失效为顶事件的直升机应急漂浮系统故障树,并进行相关定性与定量分析。结果表明:系统工作时间为t_0时,其顶事件的发生概率为0.1076;分系统的失效概率和关键重要
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为了确保直升机应急漂浮系统的安全运行,紧急情况下可靠触发,本文在详细了解应急漂浮系统逻辑架构与元件组成的基础上,对系统可靠性进行评估。依次搭建控制组件(S1)、充气组件(S2)与浮筒组件(S3)可靠性框图,完成系统功能危险性评估。搭建以系统失效为顶事件的直升机应急漂浮系统故障树,并进行相关定性与定量分析。结果表明:系统工作时间为t0时,其顶事件的发生概率为0.1076;分系统的失效概率和关键重要度排序为:S1>S3>S2,定位出控制组件是应急漂浮系统的薄弱环节,可以通过改进控制组件来有效提高应急漂浮系统的可靠性。通过Matlab/Simulink,应用蒙特卡洛模拟对应急漂浮可靠性进行评估。结果表明:通过蒙特卡洛模拟得到的失效概率与实际计算结果的误差在10-3左右,分系统的模式重要度排序为:W1>W3>W2,控制组件为系统的薄弱环节,验证了蒙特卡洛模拟在应急漂浮系统可靠性评估中的可行性与有效性。另一方面,通过蒙特卡洛模拟完成控制组件中的关键部件-传感器模块的可靠性评估。依据可靠度与误触发概率计算结果,传感器模块选择3/5表决系统最为合适。借助应急漂浮系统故障树分析与蒙特卡洛模拟,通过多信号流图对系统进行故障建模,并基于故障关联矩阵对应急漂浮系统进行单故障与多故障特性分析,得到故障检测率与故障隔离率为:FDR=100%,FIR=92.31%。同时,在满足系统诊断要求的基础上,通过遗传算法得到最优的测点集为{tp1,tp2,tp3,tp4,tp5,tp6,tp7,tp8,tp9,tp10,tp11,tp12}。并结合DPSO-AO*算法对诊断序列进行优化,给出系统故障诊断树,从而为系统故障诊断与健康管理提供了一定的理论支持。
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