面向燃驱压缩机组的故障知识本体建模及应用研究

针对当前燃驱压缩机组故障诊断效率低下、故障知识分散、共享和重复使用困难等问题，提出了一种基于本体和故障模式、影响及危害性分析(Failure Mode, Effects and Criticality Analysis, FMECA)的燃驱压缩机组故障诊断方法。首先，该方法以机组FMECA数据为知识源，通过本体建模从知识源中提取深层知识和浅层知识。然后，使用本体开发软件Protégé5.5将抽取得到的类、属性和实例构建故障知识库。在此基础上，通过JESS(Java Expert Shell System)规则进行故障诊断推理，维修人员可以快速找到机组故障原因，并选择合适的处理方法。最后，以某型燃驱压缩机组为对象验证该故障诊断方法的有效性，结果表明，该方法提高了故障诊断的能力和故障知识的利用率，能够为诊断决策提供良好的知识支持。     

南海湿热海上风电机组环境条件研究

海上风电机组在南海亚热带湿热海域会面对高温、高湿、高盐雾的严酷环境，对风电机组运行造成不利影响。本文针对南海海上风电机组进行1年环境条件监测，分析温湿度、盐雾等环境因素的变化规律，评价电气设备所处环境腐蚀性，对结构件涂层进行性能测试与可靠性评价，对风电机组运行、维护、防腐提供数据支撑。     

面向SPO的飞行员诱发振荡自适应抑制策略仿真研究

单人制机组运行(Single Pilot Operation, SPO)场景中，飞行员负荷与疲劳会使飞机操控精度降低，甚至出现飞行员诱发振荡(Pilot Induced Oscillation, PIO)现象。为缓解PIO问题，分析了飞行员操作增益和时延对飞机振荡的影响作用，并建立基于生理指标和外部条件的认知能力评估模型，以设计飞行员诱发振荡自适应调节策略。通过建立认知能力与飞行员操作水平的对应关系，实现了基于飞行员身体状态和外部条件所需为输入的飞行员诱发振荡抑制过程。以A320机型为例设置模拟场景，采用MATLAB进行仿真。结果显示：在诱发振荡初期，飞机驾驶超调量降低了约25%;50 s内，相同参数下的诱发振荡超调量平均减少了约66%,并逐渐步入稳定状态。这表明基于认知能力评估的自适应调节模型能够缓解单一飞行员工作负荷和疲劳，增加飞行员操纵的动态和静态稳定性，有效抑制了单人制机组运行时由人的因素引起的诱发振荡问题。     

COVID-19疫情期豁免航班飞行机组疲劳风险预测

为预测新冠肺炎疫情期间民航豁免政策下国际航班飞行机组的疲劳风险，以及为防疫豁免政策提供科学的验证方法和思路，以飞行机组在飞行值勤期的警觉性为验证指标，然后基于SAFTE模型理论，构建飞行机组警觉性评估模型，以航空公司豁免航班飞行机组机上轮换计划为例，进行飞行机组警觉性的数值模拟仿真。结果表明，国际航线实行豁免办法飞行时，应重点关注返程阶段负责巡航飞行的机组成员疲劳风险管理和缓解。同时，模型结果验证了按照公司运行要求提供的机上轮换计划进行飞行时，责任机长在起飞和降落阶段有较高的警觉性。     

330MW机组电动给水泵效率低原因分析及处理

针对 330 MW 发电机组电动给水泵效率低的问题,通过进行效率试验,并对测试结果综合分析,找出电动给水泵效率低的原因,提出了改进方案。改造结果表明:单台电动给水泵效率提高约 1.48%,每年可节约厂用电约 3.02 GW·h,节能效果显著。