机电液控制系统故障诊断的虚拟样机与概率神经网络混合方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题，提出了一种将虚拟样机与概率神经网络（PNN）相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机，并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验，获取故障仿真数据。经过特征提取与PNN模式识别训练，形成用于诊断的知识库，从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例，得到了较高的故障检测和隔离精度和较低的虚警及漏警率，验证了该方法的可行性，为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

基于虚拟样机的供输弹机液压系统故障仿真

供输弹机是火炮实现装填自动化的重要机构,涉及机电液等多种系统的耦合,故障率较高.为了能够真实地模拟供输弹机液压系统的故障过程,提出了适用于大型复杂系统耦合仿真的协同仿真方法,建立了完整的供输弹机虚拟样机,较好地解决了机电液耦合、多碰撞拓扑等难题,并通过实装试验数据验证了虚拟样机仿真的可信性.以溢流阀发生粘滞阻力过大和液控单向阀发生控制油路故障为例,说明了故障发生时供输弹机的动力学响应特性,明确了故障机理,为快速地进行故障特征提取和积累故障样本奠定了良好的基础.     

基于数字孪生的航天发射塔摆杆机构故障诊断研究

针对因历史故障数据不足,缺少规范的故障数据收集机制和成熟的质量监测管理技术手段,大型复杂机电液系统性能状态难以准确评估的问题,以发射塔电缆摆杆作为典型机构,研究并提出了一种基于数字孪生技术的故障诊断方法。该方法以数字孪生系统“五维模型”理论为基础,构建了摆杆系统数字孪生架构体系;运用UG软件,通过几何运动学和动力学建模,建立了虚拟仿真模型,设计了基于ADAMS和Matlab联合仿真的数字孪生系统。该系统通过仿真信号与实测信号的对比,表明其对于物理实体的模拟仿真精度可达96%。最后,通过典型喘行故障试验,修改虚拟模型有关参数进行仿真,验证基于数字孪生体对摆杆机构故障诊断的有效性,以及利用其论证维修改进方案的可行性。     

基于虚拟样机的远程火箭炮故障过程仿真与失效寿命预测

为了能够准确地测量远程火箭炮在各种工况下关重件的载荷谱,真实地反映故障的发生和发展过程,提出了适合于大型复杂系统耦合仿真的协同仿真方案,建立了远程火箭炮完整的虚拟样机,较好地解决了机电液耦合、多碰撞变拓扑等建模难点,并通过台架试验和实装试验验证了虚拟样机的可信性。以同步器磨损失效过程为例,将同步器与啮合齿轮分别制成销试样和盘试样,基于摩擦磨损试验获取典型材料在不同工况下的磨损规律,结合虚拟样机仿真结果,计算其磨损失效寿命,为实现预知维修和精确化保障提供决策依据。     

自由漂浮空间机器人关节故障锁定位置辨识

针对自由漂浮空间机器人在关节故障情况下关节锁定位置的辨识问题,根据其线动量守恒和角动量守恒特性,建立了关节故障锁定位置辨识的误差模型,提出了利用混沌粒子群优化(CPSO)搜索关节故障位置的辨识算法。最后采用虚拟样机技术,建立了空间机器人系统的虚拟样机,对空间机器人系统进行动力学仿真,获取了运动数据,采用此数据对提出的关节故障位置辨识算法进行了有效性验证。     

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.     

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。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成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，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

虚拟环境下某型迫击炮自动机故障预测仿真分析研究

在对某迫击炮自动机的结构组成和机构动作分析的基础上,应用ADAMS软件建立了该武器自动机的虚拟样机模型,并结合实验数据和理论数据对自动机连发射击仿真结果的对比,验证了虚拟样机的正确性。以虚拟样机为工具,对自动机常见故障的影响因素进行了仿真分析和计算,为该武器的故障预测提供了理论依据和数据支持。     

基于虚拟样机的导弹落点精度

提出一种研究导弹落点精度的仿真方法.在ADAMS/View中建立导弹虚拟样机,在MATLAB中设计控制算法并构建模块化的仿真系统.研究影响导弹落点精度的随机扰动变量,确定它们的分布规律,产生随机扰动变量的样本并添加到所建立的模型中.通过ADAMS/Controls模块实现虚拟样机和控制系统之间的接口,进行机电联合仿真和模拟打靶.分析仿真结果,评定导弹落点精度.这种方法实质上是蒙特卡罗法,但用虚拟样机代替了传统上使用的数学模型,以增加模型的可信度.     

装甲车辆电源系统整流装置故障诊断方法

针对装甲车辆电源系统整流装置内部二极管的开路和短路故障,提出一种基于快速傅立叶变换(FFT)和Elman神经网络的诊断方法。在主电路结构基础上,通过增加外围测试电路的硬件设计方案,获取两路测试信号;对测试信号进行FFT运算,提取基波频率1次～6次谐波分量所占直流分量百分比为故障特征量,借助Elman神经网络的模式识别功能,实现整流装置故障诊断及模式分类。结合装甲车辆电源系统数学模型,基于仿真结果,构建了整流诊断装置诊断模型,开发了整流装置故障诊断系统,应用结果验证了该方法的有效性。     

虚拟维修仿真数据编辑系统研究

为有效解决虚拟维修系统中仿真数据编辑技术不通用的问题,在深入研究虚拟维修数据模型、交互任务分析、仿真数据管理等关键技术的基础上,设计开发了具有工程应用价值的虚拟维修仿真数据编辑系统.在分析系统设计需求的基础上,设计了系统总体结构,基于S1000D设计了虚拟维修数据模型,基于UML分析了维修样机编辑和维修规程编辑过程中的交互任务,基于XML实现了仿真数据的编辑、存储与发布.该系统应用于某型复杂装备虚拟维修,验证了系统的各项功能和应用效果.     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

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...     

模拟电路的DCNN-ELM软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2％,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性.     

多Agent的智能故障诊断系统

对多Agent技术在大型复杂装备故障诊断领域的应用作了研究,提出了复杂装备多Agent故障诊断系统模型.介绍了多Agent诊断系统的总体结构、组成部分和关键技术,在Agent的构造、诊断任务控制策略和Agent之间的通信协调等方面提出了一些新的思路.仿真和实际数据验证表明,该系统能高效、准确地诊断故障,具有较好的主动性、适应性和交互诊断性,具有一定的应用前景.     

基于RccueDyn的自动供弹机故障仿真研究

在Recur Dyn软件中建立了自动供弹机的虚拟样机模型,并采用数值计算方法结合实验数据对模型进行校核,验证了样机的正确性;针对该型供弹机的弹筒变形和弹筒链疲劳磨损等典型故障进行了仿真分析,并将故障仿真结果与正常仿真结果进行了全面对比,发现了相关故障的特点及运动规律。研究结果表明:弹筒变形和弹筒链疲劳磨损将会导致供弹过程中卡弹及供弹不到位等故障发生,解决了以往对该类型故障研究不够深入及可信度不高的问题,为后续故障研究提供一定的参考。     

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。     

基于空空导弹虚拟样机的虚拟靶试仿真系统设计

基于导弹虚拟样机仿真平台和商用视景仿真软件实现了空空导弹虚拟靶试仿真系统。充分利用了商用视景软件便捷、高效、高保真的飞行模拟解决方案,同时兼顾空空导弹性能虚拟样机拟真度高的特点。结合基于视景系统的人机交互飞行仿真模型开发、导弹虚拟样机的仿真模型组成与搭建、数据交互模块设计等内容,阐明了空空导弹虚拟靶试仿真系统的建立过程。