模糊Petri网在指火控系统故障诊断中的应用

故障诊断是保证指火控系统可靠性的重要措施,现将模糊Petri网应用于设备故障诊断,给出了基于模糊Petri网的故障诊断模型.以一个实际故障诊断系统应用为例,说明了该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点.     

复杂导弹武器装备通用层次模块化诊断模型

根据复杂导弹武器装备系统的组成、结构、故障机理和故障诊断的特点,建立其通用的层次模块化故障诊断模型,研究了层次模块化故障诊断机理和诊断过程中所采用的推理搜索机制,建立的层次模块化故障诊断模型能够根据具体诊断问题的特点,选择不同的故障诊断方法,逐层逐块深入进行诊断,直到完成诊断任务。故障诊断模型具有很强的通用性、可行性和潜在的应用价值,基于此模型的故障诊断系统的建立将有助于复杂导弹武器装备的维修保障。     

基于FBS-因果有向图模型的诊断设计建模方法研究

提出了一种基于有向图的FBS-因果模型，对FBS-因果模型的形式化描述、建模步骤进行了详细研究，对模型的有关假设、定义及其应用范围等进行了分析，总结性地给出了2种基本的故障诊断策略：序贯测试确定性故障修复法和最大后验概率候选故障源更换法。最后对抽象实例进行验证，结果表明基于有向图的FBS-因果模型的故障诊断测试是实用的，也是有效的。     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

装备故障诊断和预测技术综述

结合故障诊断与预测技术的国内外研究现状,综述了故障诊断和预测的完整性认知模型,并以此对蓬勃发展的故障诊断和故障预测技术进行了分类与综合分析。同时针对故障的不确定性特征,对故障诊断和预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,分别从实际应用及扩展的四个方面提出了故障诊断、预测,以及PHM技术未来发展的几个问题。     

基于LPS模型的飞行器控制系统故障诊断方法

传统故障诊断方法一般针对测量信号而展开,未考虑其实际物理连接特性对故障诊断结果的显著影响。随着专业电气系统设计软件的广泛应用,设计人员容易获取系统的物理连接特性和逻辑连接特性。论文通过对产品层、系统层的信号、物理连接及其互连关系的分析,提出了一种将抽象的逻辑信号和具体的物理连线统一起来的逻辑物理综合(LPS)模型,并研究了基于导线表文件和网表文件的LPS模型实例化方法,开发了一套智能故障检测软件,进行了算例验证,结果表明：基于LPS模型的故障诊断方法能够将系统故障定位到指定产品级别上,具有极大的工程应用价值。     

模糊理论在导弹系统故障诊断中的应用

任何系统的故障都有一定的模糊性,因此模糊理论在故障诊断中有着广泛的应用.模糊故障诊断有利于提高系统的故障诊断的水平,本文以模糊理论知识为基础,建立了系统的模糊故障诊断模型,并应用于某型号导弹武器系统的故障诊断中,结果证明该模型的有效性和合理性.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略，并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述，分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型，提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法，并对抽象实例进行验证，结果表明，采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

基于Matlab／Simulink的三相桥式整流电路仿真

电力电子器件的应用已十分广泛，对其仿真尤其是进行故障仿真，有利于电力电子器件的故障诊断。建立了基于Matlab／Simulink的三相桥式整流电路的仿真模型，对正常工作及故障时的电路进行了分类及编码。仿真表明了Simulink仿真的简单及快速性，仿真结果中所含的信息可用于电力电子装置的故障诊断。并对用神经网络实现电力电子装置的故障诊断时,如何采集神经网络的样本进行了讨论。     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

复杂装备的层次诊断技术

首先从完备性的角度分析了对复杂装备进行层次诊断的可行性,论述了层次诊断模型应具备的组成内容.然后通过面向对象的知识表示方法建立了装备层次模型,通过对Petri网的分层细化建立了故障层次模型.最后,通过知识库的方式将装备层次模型和故障层次模型进行关联实现,并给出了相应的层次诊断策略.     

面向开放式测试环境的诊断服务系统

为了将诊断与测试分离,提高TPS与诊断推理机制的复用性,采用组件技术构建面向开放式测试环境的诊断服务系统,并详细阐述了诊断模型描述方法和诊断推理服务组件的实现技术。以XML作为诊断模型描述语言,通过数据访问接口进行诊断模型数据与知识的交互,在模型管理服务的基础上,进行高级的推理和控制服务。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。     

层次分析在故障诊断中的应用

首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论.对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述.最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方法,并给出了诊断推理过程的基本搜索策略,对于提高复杂装备的故障诊断效率具有一定的工程应用价值.     

遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用

提出了基于遗传算法的航空发动机故障诊断的方法,将概率因果模型与发动机故障诊断问题结合,在得到发动机故障征兆和故障成因之间关系的基础上,利用遗传算法实现对故障的分类和诊断.该方法可以准确而快速得实现对复杂故障问题的诊断,将其应用于某型发动机的故障诊断中,得到了较好的效果,同时也说明了遗传算法在航空发动机故障诊断中是行之有效的.     

一个面向对象的系统故障诊断模型

本文介绍了一个基于面向对象方法的系统故障诊断模型,讨论了该故障模型的结构及其搜索策略和算法。     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。