基于故障传播危害性的故障样本集选取方法

在测试性试验样本的选取中,引入故障传播危害性因素,综合考虑费用、故障重要度、故障等价集和故障传播因素,对故障样本进行更加科学合理的选择,并以放大滤波电路系统为例,进行故障样本选取,并与其他方法对比,结果表明,使用该方法得到的故障样本满足故障覆盖充分性要求,费用更少,更贴近于工程实践。     

基于扩展关联矩阵的故障样本等价方法

为方便测试性试验过程的实施,针对测试性验证试验中故障样本不可注入或注入成本太高的问题,提出了一种故障样本等价的计算方法。在对故障样本进行功能等价划分和测试等价划分的基础上,考虑到两个等价划分的不足,对所涉及的三种关联矩阵进行了定义,并根据测试点上不同测试对应的功能属性设计了一种满足实际需求的故障样本等价算法,并用实例说明了该方法的计算过程和可行性。     

基于广义元胞自动机的装备维修保障力量需求确定方法

为了科学配置装备维修保障单元,满足战损装备维修需求,在分析装备维修保障力量需求确定过程的基础上,探讨并扩展了初等元胞自动机,建立了基于广义元胞自动机的装备维修保障力量需求确定模型.依据装备作战想定设定了仿真样本,应用M atlab对装备维修保障单元的保障过程进行了仿真优化分析,得出了应从单元数量、能力和器材配置等方面共同进行优化的结论,可为元胞自动机在装备保障中的运用提供有益借鉴.     

表现人员步态的元胞自动机仿真模型

针对传统元胞自动机对人员移动特征的刻画不够具体的问题,建立了一种可以表现人员步态的改进型元胞自动机模型。同时,利用更新方式表现人员步频、以移动邻域表现人员的步幅。仿真结果表明:该模型对移动路径及行走速度的表现比传统元胞自动机准确,提高了元胞自动机定量分析的能力,并且具备良好的兼容性,可用于船舶等特殊环境的疏散仿真。     

基于涌现的武器装备体系作战能力建模研究

武器装备体系作战能力反映了武器系统的总体特征,它是一个非线性、涌现的复杂综合体系。但现如今建模评估方法的研究并不是十分深入,因而结合当前的发展实际状况与发展需求,将传统评估的单一指标主体化,构建了武器装备体系作战能力主体单元模型。并基于改进连续空间元胞自动机的建模思想,将武器装备抽象为一个个具体的类元胞关联涌现模型单元,分析其空间结构与关联关系,评估模拟基于涌现的武器装备体系的作战能力。实例验证了基于连续空间元胞自动机关联关系涌现模型的有效性。     

基于元胞自动机的舰艇舱室火灾危险性评估

从元胞自动机的概念、构成和原理入手,分析和总结了元胞自动机的基本特征,提出了基于元胞自动机的复杂系统评估方法,并把该方法应用到舰艇舱室火灾危险性的评估之中,较好地解决了舰艇火灾危险性的评估问题。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

特大规模组合电路高速测试生成系统ATGTA-1

针对特大规模组合电路和全扫描设计电路提出了一种高速测试生成方法，并建成了相应的测试生成系统ＡＴＧＴＡ－１。该系统采用有限回溯测试模式产生方法生成测试码，采用ｎ（机器字长）个测试码并行的单故障传播方法模拟验证测试覆盖。测试生成与故障模拟为ｎ对１紧耦合集成方式。该系统运行１０个Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ电路，取得了低测试长度、高故障覆盖、高效率的良好效果。     

CacheFI: 一种片上缓存的体系架构级故障注入工具

与逻辑电路相比,SRAM存储单元更易受工艺偏差和老化磨损的影响,体系架构级的缓存容错技术被认为是应对永久位故障率较高时的有效手段,但片上缓存故障注入工具尚不多见,影响了对这些缓存容错机制的验证,测试和评估。因此,提出了CacheFI,它是一个基于Simics的缓存故障注入工具,采用了故障生成和注入分离的设计,故障生成是随机分布,模式和时序三个方面的结合,故障注入则考虑了故障可重现性和模块化的需要。在全系统模拟器Simics上,针对15个选自SPEC CPU2000的测试程序,通过CacheFI进行片上缓存故障注入,演示了对Buddy,MAEP等典型的体系架构级缓存容错机制的容错能力和性能的评估。     

基于测试性验证的故障注入系统设计研究

在以往的装备设计中多是按照实际需求,往往忽略了测试性验证,为装备的使用埋下隐患．以测试性验证为基础,设计了一套故障注入系统,并将其应用于某型号装备的自动驾驶仪设计阶段．实验表明,该系统能够快速有效地对装备实施故障注入并给出量化结果．     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

小波包变换和支持向量机模拟电路故障诊断方法

为提高模拟电路故障诊断效率,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案.利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利用支持向量机的多分类一对一方法,完成电路的故障定位,同时实现了小波函数的选择.在一模拟电路的故障仿真实验中,通过与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示该方法的诊断效率是很高的.     

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.     

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。     

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。     

基于BP网络的某型火控雷达角跟踪系统故障诊断

在介绍BP网络基本结构原理及其学习算法的基础上,结合某型火控雷达的特点,以角跟踪系统作为被诊断对象,运用BP神经网络的数学模型及学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP网络能够准确地诊断出样本的故障,提高了某型火控雷达角跟踪系统的一线维修效率,为提高火控雷达故障诊断效率提供了一种新的途径。     

基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。     

桥丝式电火工品静电感度测试方法研究

本文对目前静电感度试验的现状进行了分析。在理论分析的基础上解决了JGY-50型静电火花感度仪的串联电阻和真空开关所带来的问题。提出了桥丝式电火工品的静电感度测试新方法,通过一个高压线性采样装置直接测量试样在试验过程中的电压、电流曲线,求得试样实际消耗的能量,以此统计试样的静电感度。采用这种方法,测试了JD-11电点火具的50％发火能与放电时间常数的关系,得到了呈单调规律变化的曲线。