基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

主成因分析法在柴油机热力性能故障诊断中的应用

本文介绍了一种用于柴油机故障诊断的新方法——主成因分析法(P.C.A),它建立在柴油机故障试验的基础上。文章给出了故障诊断的建模方法并设计了柴油机诊断软件。故障诊断结果表明这种方法用于柴油机的故障诊断是可行的。     

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.     

专家系统在柴油机故障诊断中的应用

本文以理论和实践相结合的方法,全面介绍了所研制的整个柴油机故障诊断专家系统的设计思想、研究手段及过程,就专家系统的五大组成部分并结合在柴油机故障诊断系统中的应用,进行了详细的论述;本文还对研制的故障诊断专家系统的诊断功能、诊断物理模型及数学模型和程序作了重点介绍和说明。     

柴油机故障的模糊灰色关联度诊断法

在灰色理论关联度诊断法的基础上提出了诊断柴油机故障的模糊灰色关联度法 ,通过对柴油机工作过程故障的诊断结果表明 ,该诊断方法对复杂机器的故障诊断 ,准确性较高 .     

柴油机燃油供给系统故障模糊诊断研究

通过分析柴油机燃油供给系统的故障表现形式及高压油管的油压波形特征 ,研究了柴油机燃油供给系统的故障诊断策略。首先 ,利用转速波动的扭矩谐波比诊断燃油供给系统是否有故障 ,再利用最大加速因子进一步确定故障源 ,最后 ,从高压油管的油压波形中提取诊断特征参数 ,用多参数模糊诊断的方法来诊断燃油供给系统的常见故障 ,并将此方法应用于柴油机故障诊断专家系统中 ,取得了满意的效果     

信息论在柴油机故障诊断专家系统中的应用

本文应用信息论的基本原理,对柴油机故障诊断中故障与特征参数的关系进行了分析,提出了一种优化求解包含最大信息量的特征参数组的快速诊断方法及步骤;同时本文还应用加权熵的定义对诊断用的信息量进行了处理。本文对故障诊断专家系统的研究具有实用意义。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

船舶柴油机远程诊断系统诊断中心的设计

远程诊断中心是船用柴油机远程故障诊断和维修管理系统的核心部分．文中介绍了一种基于Ｂ／Ｓ模式的船舶柴油机远程诊断中心的设计思想和关键技术的实现方法．     

复杂导弹武器装备通用层次模块化诊断模型

根据复杂导弹武器装备系统的组成、结构、故障机理和故障诊断的特点,建立其通用的层次模块化故障诊断模型,研究了层次模块化故障诊断机理和诊断过程中所采用的推理搜索机制,建立的层次模块化故障诊断模型能够根据具体诊断问题的特点,选择不同的故障诊断方法,逐层逐块深入进行诊断,直到完成诊断任务。故障诊断模型具有很强的通用性、可行性和潜在的应用价值,基于此模型的故障诊断系统的建立将有助于复杂导弹武器装备的维修保障。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略，并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述，分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型，提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法，并对抽象实例进行验证，结果表明，采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

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FBS-因果有向图模型的诊断设计建模方法研究

提出了一种基于有向图的FBS-因果模型，对FBS-因果模型的形式化描述、建模步骤进行了详细研究，对模型的有关假设、定义及其应用范围等进行了分析，总结性地给出了2种基本的故障诊断策略：序贯测试确定性故障修复法和最大后验概率候选故障源更换法。最后对抽象实例进行验证，结果表明基于有向图的FBS-因果模型的故障诊断测试是实用的，也是有效的。     

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。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于AIS反面选择算法的炮射导弹故障诊断方法

提出将人工免疫系统（Artificial Immunity System,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

基于模糊推理的舰炮故障检测方法研究

基于模糊推理知识和模糊神经网络的理论,根据舰炮运转时发出的声音信号,提出了舰炮系统的故障检测诊断方案,详细介绍了信号提取的方法和故障分析的算法.     

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。