柔性加工设备机电系统的动力学模型与辨识

在剖析柔性加工设备机电系统结构、信息传递链等基础上，建立柔性加工设备机电系统较精确的动力学模型，并研制相应硬件，实现实时在线模型参数辨识，排除变工况与加工过程的时变性对状态监测与故障诊断的影响，为实现柔性加工环境下多变工况加工过程的实时状态监测、故障诊断与故障预警打下基础。     

面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

基于SC-BP的设备故障预警研究

为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警,满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求,采用拟合模型算法,建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型（SC-BP）,分析运行数据的内在逻辑和相关性,设计设备正常运行状态下的数据参数库,并与实时采集的设备状态数据进行比较,根据拟合优度进行辨识,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考,并对算例进行了分析验证。研究结果表明,该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况,使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。     

基于风险评估的检测与修理决策模型

研究了基于故障风险的检测与维修策略，运用威布尔比例风险模型建立系统故障率与工作时间及所处状态的关系。分析了两类基于间接状态信息维修决策的风险，建立了系统检测及维修策略的决策树，通过比较检测与不检测情况下的期望费用确定最优的检测间隔。算例表明，所提出的方法能够有效控制系统运行风险，降低系统运行费用。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

柔性制造单元状态监控与故障诊断的综合决策模型与策略

为解决快速实时的在线状态监控与决策这一与系统功能相适应的问题,针对ＦＭＳ加工设备与过程的特点和对之进行监控与诊断的需要,提出一通用的全局监测与决策模型,包括传感策略、特征提取、状态表述与分类、故障全局综合决策等模块和具体的监测流程。     

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。     

运载火箭伺服机构故障检测与诊断的扩展多模型自适应方法

针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

舰船机械设备远程故障诊断系统架构

回顾了设备状态监测与故障诊断技术的发展过程 ,讨论了舰船机械设备远程故障诊断系统应具有的功能 ,提出了该系统的体系结构、运行模式 ,并简述了建立该系统所涉及的一些关键技术     

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.     

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

ＳＴＵＤＹＯＮＲＥＡＬＩＳＴＩＣＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＯＮＤＩＴＩＯＮＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＡＮＤＦＡＵＬＴＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳＹＳＴＥＭＦＯＲＳＨＩＰＰＩＮＧＰＯＷＥＲＤＥＶＩＣＥＳＷｅｎＸｉｓｅｎ;ＬｉＹｕｅ;ＴａｎｇＢｉｎｇｙａｎｇ（Ｄｅｐ...     

抗辐照MRAM研究进展

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler) 散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。     

基于警用特种装备的智能故障诊断专家系统的设计与实现

智能故障诊断专家系统可用以实现对警用特种装备系统各子系统的状态监测和故障诊断，基于此功能阐述了警用特种装备智能故障诊断专家系统的设计原理，给出了系统的实现方法。通过自适应遗传算法的知识获取机制，介绍了其改进的自适应遗传算法原理，解决了知识获取的问题，实现了警用特种装备的状态监测和智能故障诊断。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

CAN总线在装甲车辆故障诊断与状态检测系统中的应用

针对目前装甲车辆内部设备种类繁多、故障机理复杂且缺乏较为全面的实时在线故障诊断与状态检测手段这一问题，提出了一种基于CAN总线的网络化在线故障诊断与状态检测系统设计方案，进行了CAN总线通信网的短帧应用层协议开发以及系统实现。该系统具有实时数据采集、在线故障诊断和状态检测等功能，且扩展性强。该系统通过了实车试验，测试结果验证了该方案的可行性和系统工作的可靠性。