面向远程故障诊断系统的安全联动方案

发展网络化的故障诊断系统是大型复杂设备故障诊断的需求,然而远程故障诊断系统所面临的安全威胁已经成为制约远程故障诊断系统发展和应用的瓶颈。为提高远程故障诊断系统在网络环境中的安全性,基于安全联动信息描述模型,设计了网络安全联动框架,实现远程故障诊断系统的安全联动方案。实际应用表明,该安全联动方案能够为远程故障诊断系统提供较高的安全防护。     

基于贝叶斯理论的自学习模糊综合评判研究

在目前多专家故障诊断系统采用的模糊综合评判方法基础上,根据某特定故障的理论诊断结果及实际检测、维修结果,利用贝叶斯理论,对特定故障下各专家的初始权重集进行实时更新,实现了模糊综合评判的自学习,提高了诊断的准确性.最后给出了方法在"康明斯柴油机故障诊断专家系统"中的应用实例,验证了方法的有效性.     

基于证据理论的无人机光电侦察设备故障诊断

针对无人机光电侦察设备故障类型多样性以及故障信息不确定性等问题,从信息融合的角度出发,运用证据理论对光电侦察设备故障进行诊断.依据故障统计数据和专家评判矩阵获取基本概率分配,利用证据可信度修正最初的概率分配,再利用证据融合公式得到综合故障诊断结果.最后通过实例验证了该方法的可行性.     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

装甲车辆远程故障诊断技术

基于网络的远程故障诊断是诊断系统的发展趋势,在论述远程故障诊断的基本概念、优势及关键技术的基础上,提出了构造装甲车辆远程故障诊断系统的总体框架结构和工作模式,阐述了系统实施的可行性及在部队应用的重大意义.     

基于BP神经网络装甲车辆电气设备故障诊断的研究

研究了装甲车辆电气设备故障的智能诊断,设计了基于BP网络的故障智能诊断系统。采用C8051F040单片机完成数据的采集和预处理,上位机应用C+ +builder和MATLAB的混合编程完成故障利用BP网络的诊断过程。研究结果表明,提高了设备故障诊断的准确度,实现了装甲车辆电气系统故障诊断的自动化、智能化。     

基于模糊论的复杂系统故障诊断专家系统设计

复杂系统中广泛存在着模糊问题,故障与征兆之间的关系更具有模糊性.首先简要介绍了模糊评判的基本原理及其数学模型,提出了将模糊综合评判应用于复杂系统故障诊断专家系统的新思路,重点分析了复杂系统知识信息的获取与表示方法,给出了知识库的建立及推理过程.证明了某型导弹测试设备故障诊断专家系统组建方法的可行性.     

基于Linux/QT的火控系统实时故障诊断方法

针对某数字化火控系统实时故障检测与诊断问题,提出了一种基于对象式框架知识表示的火控系统实时故障诊断方法。该方法采用专家系统与实时进程通信,获取故障征兆,进行实时推理定位故障源。给出了诊断系统的一般架构,介绍故障诊断系统知识表示的形式化描述,实时推理、规则匹配算法和UDP进程通信协议。实际应用证明了这种方法的有效性和可扩展性。     

一种基于元胞自动机的故障样本选取方法

故障样本选取是测试性验证中的关键环节,直接影响测试性验证试验的效率和结果的正确性。在板级电路的故障样本选取过程中,运用传染病思想中的元胞自动机模型分析了电路故障的传播行为,提出了一种基于元胞自动机的故障样本选取方法,实现了故障样本的等效选取。以某型装备关键部件为例,建立了故障传播模型,计算并改进了元胞自动机状态计算方法,通过注入易操作的故障样本,简化了故障注入的流程,提高了故障注入效率。     

基于CBR的指挥自动化装备故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用基于案例推理和专家系统理论,对指挥自动化装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用CBR的优点,将提高指挥自动化装备故障诊断的正确性和效率。     

决策树知识表示的多故障源搜索算法研究

在深入研究产生式规则知识表示的基础上,运用决策树知识表示方法,完成故障诊断专家系统的知识库设计,对传统的单故障源决策树搜索算法进行了改进,解决了相同故障现象的多故障源连续搜索和定位问题,提高了推理机单次故障诊断的定位率和搜索效率,缩短了故障诊断专家系统的诊断时间。     

基于知识的雷达装备故障诊断方法

根据雷达的特点 ,将装备的深层原理知识引入到诊断中来 ,提出了一种面向对象的基于信号传输通道搜索的层次诊断模型和基于框架的层次分布式知识组织形式。具体分析了建立模型和组织知识的方法 ,给出了诊断推理策略和控制策略 ,并通过对某雷达装备的故障诊断 ,验证了其正确性。     

基于模糊数学的炮射导弹制导装置故障诊断

为解决炮射导弹制导装置故障诊断的不确定性推理问题,有效提高故障诊断的准确性,将模糊数学中的综合评判方法用于炮射导弹制导装置的故障诊断。通过专家经验和故障试验统计数据,构建模糊诊断数学模型,对制导装置故障进行模糊运算和故障诊断,从而确定故障原因。通过具体故障模糊诊断实例验证表明:该方法能够给出定量的故障诊断结果,可较准确地实现故障定位。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

设备故障诊断技术的现状与发展

设备故障诊断技术已发展为一门独立的跨学科的综合信息处理技术,是目前研究领域的热点之一。该论文集中介绍了目前设备故障诊断的几种重要技术与方法,如故障树分析法、小波分析、神经网络识别和基于复合知识库的专家系统等。通过分析指出,把传统方法与现代理论相结合、把现代理论与先进技术相结合、把设备故障的诊断与修复相结合、把理论方法与应用效率相结合是今后的发展方向。