摘要 — 本文首先讨论了在短路电热应力下 1200 V SiC 功率 MOSFET 中产生短路故障或开路故障特征的判别现象。由于开路故障行为与应用特别相关,本文接着提出了对一些商用器件的基准测试,确定了一款产品,该产品在偏置电压高达额定值的至少 50% 的情况下,能够提供一致的开路故障特性。对于该特定器件,我们将提供全面的功能和结构特性。具体而言,本文表明:栅极电流是短路应力下随后发生的退化的有效监测器,可用于评估损伤积累以及器件退化的可逆性或永久性;开路故障特征与栅极结构的退化有关,在距离有源单元相对较远且不涉及场氧化物的区域中,栅极和源极端子之间会产生短路。该发现与分立器件和多芯片功率模块(包括多个并联连接的芯片)的应用相关。
目前,大型结构的健康监测方法主要依赖于分布式传感器网络和现场检查的组合。本文提出了一种针对受多种故障模式影响的结构的新型在线诊断和预测框架,并使用多个数据源(即应变计和图像)通过高保真有限元模型演示了所提出的方法。该方法旨在准确模拟不同故障特征之间的相互作用,随后基于生成的结构物理对损伤状态进行有效估计和预测。使用动态贝叶斯网络,该网络结合不同的数据源来评估不同类型的劣化机制下的结构。在诊断中,动态贝叶斯网络用于近似与损伤相关的参数并估计与时间相关的变量。在预测中,动态贝叶斯网络根据故障的演变对结构的剩余使用寿命进行概率预测。研究发现,所提出的框架在使用组合数据源进行在线诊断和预测方面非常有效。
摘要:为了减少航空对环境的影响,飞机制造商开发了新型飞机配置并研究了先进的系统技术。这些新技术非常复杂,其特点是采用电力或混合电力推进系统。确保这些复杂架构的安全对于新飞机概念的认证和投入使用至关重要。系统架构中的新兴技术(例如使用基于模型的系统工程 (MBSE))有助于处理这种复杂性。但是,MBSE 技术目前尚未与使用自动化多学科设计分析和优化 (MDAO) 技术的总体飞机概念设计集成。当前的 MDAO 框架未包含系统安全评估的各个方面。业界对基于模型的安全评估 (MBSA) 越来越感兴趣,以改进安全评估过程并让安全工程师详细了解系统组件的故障特征。本文提出了一个全面的框架来介绍概念设计和 MDAO 中安全评估的各个方面,同时还考虑了系统架构和安全评估过程的下游兼容性。所提出的方法包括 SAE ARP4761 安全评估流程的特定元素,并使其适应概念设计中的系统架构流程。所提出的框架还引入了一种新颖的安全基础
强化学习越来越多地应用于飞行控制任务,目的是开发真正自主的飞行器,能够穿越高度变化的环境并适应未知情况或可能的故障。然而,这些日益复杂的模型和算法的开发进一步降低了我们对其内部工作原理的理解。这会影响算法的安全性和可靠性,因为很难甚至不可能确定它们的故障特征以及它们在从未测试过的情况下会如何反应。通过开发可解释的人工智能和可解释的强化学习方法(如 SHapley 加法解释),可以弥补这种理解的不足。此工具用于分析 Actor-Critic 增量双启发式编程控制器架构在非线性飞行条件下(例如在高攻角和大侧滑角下)执行俯仰速率或滚转速率跟踪任务时学习的策略。之前曾使用相同的分析工具对相同的控制器架构进行过探索,但仅限于标称线性飞行状态,并且观察到控制器学习了线性控制律,即使其人工神经网络应该能够近似任何函数。有趣的是,这篇研究论文发现,即使在非线性飞行状态下,这种控制器架构学习准线性控制律仍然是更理想的,尽管它似乎不断修改线性斜率,就好像它是增益调度技术的一个极端情况一样。
提出了利用算法冗余度解决 TV3-117 飞机发动机自动控制系统 (ACS) 可靠性提高问题的方法。研究的目的是开发测量通道故障诊断算法和内置于 ACS 的线性自适应机载发动机模型 (LABEM) 输入参数的应对算法。介绍了 LABEM 的基本数学原理。静态模型基于单个发动机的油门特性。油门特性是在维修后的验收测试或运行“竞赛”中获得的。燃气涡轮发动机的低级动态线性数学模型是通过状态空间法获得的。通过模型实际实施算法冗余度的技术和理论困难与发动机状态空间的高维性有关,该维性明显高于机载测量参数向量的维数。存在识别传感器故障并用建模信息替换值的问题。故障检测和隔离算法的必要性是合理的。为了提高燃油回路输入信息的可靠性,采用了集成故障检测和隔离逻辑的卡尔曼滤波算法来测量通道。介绍了基于卡尔曼滤波器的计量针阀回路传感器通道测量故障检测和隔离算法。该算法基于计算残差平方加权和 (WSSR) 的故障特征,并将其与选定的阈值进行比较。发动机台架试验和 MatLab 仿真的实践结果表明,基于所提算法的 TV3-117 航空发动机 ACS 具有较高的可靠性和质量。