Poole | Modellbasierte Entwicklung eines Systems zur Zustandsdiagnose und -vorhersage für die hydraulische Energieversorgung in Verkehrsflugzeugen | Buch | 978-3-8440-3767-8 | www.sack.de

Buch, Deutsch, Band 2015,2, 169 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 254 g

Reihe: Schriftenreihe Flugzeug-Systemtechnik

Poole

Modellbasierte Entwicklung eines Systems zur Zustandsdiagnose und -vorhersage für die hydraulische Energieversorgung in Verkehrsflugzeugen


1. Auflage 2015
ISBN: 978-3-8440-3767-8
Verlag: Shaker

Buch, Deutsch, Band 2015,2, 169 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 254 g

Reihe: Schriftenreihe Flugzeug-Systemtechnik

ISBN: 978-3-8440-3767-8
Verlag: Shaker


In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur modellbasierten Entwicklung eines Systems zur Zustandsdiagnose und -vorhersage für hydraulische Flugzeugsysteme erstellt. Die Algorithmen der Zustandsdiagnose werden anhand eines Prüfstandes validiert, welcher im Rahmen dieser Arbeit entstanden ist und ein hydraulisches Flugzeug-Energieversorgungssystem darstellt. Die Entwicklung des Zustandsdiagnosesystems erfolgt anhand eines Nominal- und Fehlermodells des Hydrauliksystems. Hiermit werden optimale Sensorkonfigurationen, vereinfachte Nominalmodelle und Diagnoseregeln abgeleitet. Es wird ein Konzept zur Zustandsvorhersage auf Basis der Zustandsdiagnose aufgezeigt, welches zur Flugzeuginstandhaltungsplanung genutzt werden kann, um Systemausfälle zu umgehen.

In this thesis a method for the model-based development of a system for the condition diagnosis and prediction for aircraft hydraulic systems is established. The condition diagnosis algorithms are validated on a test-rig that was developed in the context of this thesis and represents an aircraft hydraulic power supply system. The development of the condition diagnosis system is performed on the basis of a nominal and fault model of the hydraulic system. Hereby optimal sensor configurations, simplified nominal models and diagnosis rules are derived. A concept for the condition prediction on the basis of the condition diagnosis is demonstrated, which can be used for the aircraft maintenance planning in order to avoid system failures.

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