基于状态监测与信息融合的雷达装备故障趋势预测

针对现代雷达故障诊断和预测中与装备故障相关的信息很多及故障趋势难以预测的问题,在分析常用故障趋势预测方法的基础上,提出了基于状态监测与信息融合的雷达装备故障趋势预测模型,研究了不同信息运用FMECA、FTA、故障案例等方法进行归一化处理的方法.该方法充分利用信息之间的冗余性和互补性,以期提高故障预测的可靠性和精确度,使...     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

基于递归神经网络的C3I系统故障预报系统

阐述了C3I系统故障预测系统的设计要求,分析了带有偏差单元的递归神经网络的相关原理,建立了C3I系统故障的神经网络预测模型并提出了相应的训练算法.提出了把神经网络、预测理论和专家系统有机地结合起来建立故障预报系统的初步设想.并以防空C3I系统的典型故障为例,实现了故障的预测.预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的,且具有较高的精度.     

基于支持向量机的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障样本数据量少、非线性强,故障预测困难的问题,提出了一种基于支持向量机回归的故障间隔时间预测模型.在不同核函数条件下,以提高核函数的普遍适应性和拟合精度为目的,通过实例分析选择了相对于装备故障数据的最佳核函数,并根据故障样本数据的特点,设计了与之相适应的核函数参数.实验结果表明,与常用的BP神经网络预测模型相比,该模型有更强的鲁棒性和推广能力,具有一定的实用价值.     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、BP神经网络模型和ARMA-BP组合模型故障率预测结果,表明:相比于单一预测模型,ARMA-BP组合模型的装备故障率预测结果精度更高.     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.     

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于改进GM(1,1)模型的装备故障预测

针对装备故障数据量小、传统灰色预测模型GM(1,1)的精度受背景值影响大的问题,提出了一种基于背景值优化的改进GM(1,1)装备故障预测方法。该方法基于背景值的几何意义,从背景值与发展系数之间数量关系的角度出发,通过最小二乘法对二次参数进行估计,还原得到原始参数估计值,并结合新陈代谢对模型进行改进。导弹装备的故障预测实例表明,改进GM(1,1)模型较传统模型有更高的预测精度。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于BP网络的某型火控雷达角跟踪系统故障诊断

在介绍BP网络基本结构原理及其学习算法的基础上,结合某型火控雷达的特点,以角跟踪系统作为被诊断对象,运用BP神经网络的数学模型及学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP网络能够准确地诊断出样本的故障,提高了某型火控雷达角跟踪系统的一线维修效率,为提高火控雷达故障诊断效率提供了一种新的途径。     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

STUDY ON REALISTIC TECHNOLOGY OF CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSTIC SYSTEM FOR SHIPPING POWER DEVICES

ＳＴＵＤＹＯＮＲＥＡＬＩＳＴＩＣＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＯＮＤＩＴＩＯＮＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＡＮＤＦＡＵＬＴＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳＹＳＴＥＭＦＯＲＳＨＩＰＰＩＮＧＰＯＷＥＲＤＥＶＩＣＥＳＷｅｎＸｉｓｅｎ;ＬｉＹｕｅ;ＴａｎｇＢｉｎｇｙａｎｇ（Ｄｅｐ...     

STUDY ON REAL1STIC TECHNOLOGY OF CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSTIC SYSTEM FOR SHIPPING POWER DEVICES

Condition monitoring and fault diagnosis is currently a very important problem in large-scale complicate power devices. Both scheme and realistic technology for monitoring system hardware and software have been present to solve the problem in this paper. The fault diagnostic model based on artificial neural network and state identification method based on fuzzy analysis are studied.     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.