基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断

针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。     

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。     

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。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

信息化条件下炮兵火力交战模型

针对信息化条件下的战争系统是物质、能量和信息全面开放,交织众多反馈控制回路,呈现非线性特征的复杂耗散系统,提出了基于规范化系统动力学建模理论的量化研究框架,运用影响图方法建立了描述信息化条件下炮兵火力交战过程的微分方程模型,进而以稳定性理论对模型进行分析,讨论了炮兵信息系统能力对炮兵部队战斗力提升的非线性倍增效用。在具体想定下,通过模拟仿真,该交战模型既可为明确炮兵部队的建设重点与发展方向提供参考,也可为评估信息化条件下的炮兵作战效能,计算炮兵兵力火力需求提供一定的定量依据。     

基于多模型的模拟电路软故障诊断

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。     

混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

基于XML的诊断信息模型描述

利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XML Schema，并在专门开发工具XML Spy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。     

面向指挥自动化效能评估的仿真网格系统

根据网格思想提出一种基于HLA的仿真体系框架,整个框架分为应用层、HLA层、模糊层三层:应用层放置各种作战方案,由军事人员操作;HLA层由RTI支撑,邦元完成作战方案对模型的调用;模型层则是各种模型及其管理的集合。该框架利用DCOM技术对仿真模型资源进行管理及任务调度。RTI则负责邦元的通信及时间管理,这样将仿真模型与HLA体系分离,为大规模军事仿真提供了一种有效的方法。介绍了仿真网格系统原型,最后以潜舰作战为例,具体研究了系统实现方法。     

遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用

提出了基于遗传算法的航空发动机故障诊断的方法,将概率因果模型与发动机故障诊断问题结合,在得到发动机故障征兆和故障成因之间关系的基础上,利用遗传算法实现对故障的分类和诊断.该方法可以准确而快速得实现对复杂故障问题的诊断,将其应用于某型发动机的故障诊断中,得到了较好的效果,同时也说明了遗传算法在航空发动机故障诊断中是行之有效的.     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

基于系统分层与故障树的故障诊断方法

提出了一种新的故障诊断与定位方法 ,该方法利用产品在结构和功能上具有一定层次的特点进行结构和功能的分解 ,这样将故障缩小在一定的功能范围内 ,然后在一个较小范围内利用故障树进行诊断和故障定位。该方法比较适合于电子系统的故障诊断和定位 ,具有简洁、高效的特点。     

一种面向故障的软件测试新方法

面向故障的软件测试方法是今后软件测试技术研究的主要内容.和传统的面向整个软件的测试方法相比,面向故障的测试方法对故障的检测针对性更强,特别是对传统测试方法难以检测的故障如存储器泄露故障、数组越界故障、空指针引用故障等的检测是非常有效的.从方法学上讲,面向故障的测试方法标志着一个测试理论的成熟,在测试方法学中具有里程碑的意义.面向故障测试方法有2个问题需要解决:①软件的故障模型,②面向该模型的自动测试方法,此文重点论述软件的故障模型问题.     

液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。     

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。     

一种自生成基函数模糊神经元故障诊断模型及其应用

在分析自生成基函数（SGRBF）模糊神经元模型基础上，提出了一种新的故障诊断网络模型及其学习算法，并将其应用到轴承、齿轮的故障诊断中，给出两个应用实例及分析结果。最后，文章将得出一定的结论。     

基于动力学模型的柔性加工设备机电系统状态监测与故障预警

在建立的加工设备机电系统精确动力学模型及对模型参数实时辨识的基础上［１］，建立柔性加工设备机电系统的状态监测模型，包括ＢＡＹＥＳ故障检测、突发故障检测及故障分析与定位等；同时利用Ｋｕｌ－ｂａｃｋ信息距离和多层递阶ＡＲ模型实现系统的状态与故障预警。在加工设备上的实验表明模型可行有效，它能排除柔性多变工况、时变性及随机干扰对监测与预警功能的影响，提高其鲁棒性和自适应能力。     

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...     

基于Maxwell2D和Simplorer的永磁同步电机退磁模型设计

永磁体退磁故障是永磁电机的常见故障,对电机退磁故障进行早期检测和诊断可以有效防止灾难发生,具有重大意义。建立不均匀退磁故障状态下的Maxwell2D电机模型,利用仿真软件Maxwell2D与Simplorer构建永磁同步电机联合仿真系统,分别对电机的正常状态模型与退磁故障模型进行仿真,并对相电流信号进行分析。利用EMD-LSSVM变换建立的故障诊断模型对不同程度的退磁故障进行诊断。仿真结果表明:该模型可以精确地识别出微弱的退磁故障,验证了联合仿真退磁模型的正确性。