基于改进ADC法的防空体系打击效能评估分析

基于ADC法对防空导弹武器装备体系建立系统效能评估模型.针对防空导弹武器装备体系作战影响因素复杂的特点,拓展有效度模型进行多状态分析并构建多状态转移的可信赖度模型,合理简化系统状态以满足计算需求;通过组合指数法、模糊逻辑结构法等方法扩展能力模型.克服了传统ADC法状态评估简单、能力评估单一等问题.根据当前防空导弹武器典型逻辑结构进行建模,并通过算例进行系统效能评估验证、对比.     

通用电子系统故障诊断专家系统的研究

本文采用了一种符合人类维修专家故障诊断思路的方法,即层次模块化故障诊断法,来建造通用电子系统故障诊断专家系统。在系统建造中采用了框架和产生式复合知识表达形式表示系统诊断知识,采用了正反向混合推理、不精确推理及层次模块化诊断推理机制,并予具体实现。     

模糊规则推理在某型导弹故障智能诊断中的应用

针对某新型导弹武器装备尚未形成全面技术保障能力的现状,构建出基于模糊规则推理(模糊矩阵算法和规则推理)的导弹故障智能诊断平台,降低了故障诊断中的误判和漏判,充分发挥了该型导弹装备的效能.该故障诊断系统的诊断方法具有一般性,可推广应用到其他装备的故障诊断系统.     

模块化舰炮

模块化舰炮的基本概念通用化、系列化和模块化即所谓的“三化”已成为现代武器装备发展的必然趋势和要求。“三化”提出的背景主要来自两个方面:第一,现代武器装备系统日趋复杂,价格日益昂贵,后勤保障日趋困难,军方必须在“买得起”、“用得起”和“养得起”的前提下进行武器装备的研发设计和采办,而实现“三化”是降低武器装备全寿命周期费用的最佳途径。第二,为了实现通用化和系列化,必须首先实现模块化。模块化是通用化的基础,系列化是通用化的结果。     

某型舰炮故障诊断知识库的建立

本文运用层次模块化构成模型及故障诊断模型的建造方法,提出了建立某型舰炮故障诊断知识库的方法,对构造诊断知识库的六种规则举例予以了说明.     

某型步兵战车导弹综合集成智能故障诊断系统

针对某型步兵战车导弹武器系统的测试与诊断问题,在研究了诊断对象测试参数、故障特点和故障机理的基础上,运用单片机技术、电子测量技术和智能故障诊断技术,研制了集参数测试、技术维护、故障诊断与维修于一体的某型步兵战车导弹武器系统综合集成智能故障诊断设备,设备具有对步兵战车导弹武器系统的自动、快速、实时和在线检测与故障诊断的功能。详细地给出了系统的设计与具体的实现过程。     

舰炮武器质量评估系统设计

针对舰炮武器系统日常维护保养和战备训练使用的主要特点,运用模糊理论和层次分析法探索舰炮武器质量评估问题。在采用MDIS多层应用系统架构建立模块化评估系统的基础上,设计了一种改进的层次分析法,并综合模糊推理,得到舰炮武器系统质量评估模型。该模型能够实现不同型号舰炮的全系统质量评估,为建立舰炮武器装备保障系统提供了一种有效的参考处理方法。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。     

武器装备采购绩效的系统动力学建模及运用

绩效评价是衡量武器装备采购系统运行状况的重要手段,针对武器装备采购绩效影响因素多、内在关系复杂等特点,运用系统动力学方法建立了武器装备采购绩效仿真模型;采取定性和定量相结合的方法系统分析绩效影响因素之间的作用机理;通过费效比和采购效率2项指标反映武器装备采购绩效发展变化规律,为采购决策提供辅助支撑。     

基于支持向量机的装备故障诊断专家系统

针对现代化复杂武器装备故障诊断问题,结合支持向量机和专家系统的各自特点,提出了基于支持向量机的武器装备故障诊断专家系统整体结构和诊断模型.将支持向量机嵌入专家系统中,实现知识自动获取和快速逻辑推理,专家系统完成知识库管理与维护、符号推理诊断以及相关解释等工作,充分发挥支持向量机和专家系统两者的优势,提高了系统的综合诊断性能.     

某型导弹地面制导站静态参数自动测试系统

介绍了以LabWindows/CVI为软件开发平台,基于PCI和ISA总线的某型导弹自动测试系统的总体方案,给出了系统硬件和软件的具体设计方法,分析了信号转接电路和ISA总线接口电路的设计原理,阐述了组合测试模块、故障诊断模块和数据库管理模块的实现方法。经部队实际测试表明,该系统能够可靠、出色地完成该型导弹地面指导站测试和故障诊断的任务,实现模块化高效智能自动测试。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

某型导弹故障模式自动识别系统研究

针对某型步兵战车导弹制导控制系统的维修问题,在研究了诊断对象故障特点和故障机理的基础上,运用单片机技术,电子测量技术,智能故障诊断技术,频率因子、相位因子和幅度因子相结合的分析技术以及运用在线测试和动态比较法实现了故障模式的自动判断与识别,研制了自动、快速、实时和在线检测与故障诊断设备,并详细地给出了系统故障诊断的具体实现过程。     

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。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

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。     

火控系统BIT设计与实现

采用层级BIT设计架构,建立了系统级和模块级BIT系统设计模型。设计了PBIT、CBIT、IBIT测试项探测函数、恢复函数等节点属性的统一数据结构。引入故障树理论设计了PBIT、CBIT、IBIT通用自动遍历故障树测试算法,可以实现多种火控系统的"自下而上"的节点测试和"自上而下"的故障诊断。在某火控系统预研项目的应用表明,本BIT系统的设计方案合理可行,易于维护,可显著提高通用火控系统的测试性和可靠性。     

水下武器系统综合检测系统设计与实现

水下武器系统综合检测系统采用模块化设计思想,由信号发生器模块、A/D模块、D/A模块、实时时钟模块、液晶及打印机模块等组成。综合检测系统通过检查测试武器系统的工作状态和激励响应,从而对武器系统的性能进行自动测试和故障诊断。对系统进行了实例应用和验证,取得了较好的效果,为水下武器系统的技术保障提供了一种实用的工具。