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基于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。 相似文献
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基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。 相似文献
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随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架(Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC),能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。 相似文献
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自行火炮状态监测和故障诊断技术经过多年的发展已经较为成熟,基于传统结构框架和推理策略的智能诊断系统,能够在自行火炮发生故障后找出故障原因,实现故障定位。对于执行高强度训练和作战任务的火炮,在任务期间一旦发生故障,将严重影响训练和作战任务的顺利完成,甚至带来巨大的军事和经济损失。预测就是根据过去和现在的已知推测未知。在工程应用中,预测问题是根据系统输出以及对应输入的现在和过去的观测值来估计将来的输出值。故障预测是以火炮当前的使用状态为起点,给定要执行的训练或作战任务,对其在未来任务段内可能发生的故障进行预… 相似文献
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多模自适应滤波算法的性能改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间. 相似文献
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针对工程实践中存在的故障相关2单元并联系统,通过单元故障率分析,研究了系统备件消耗预测方法.将故障相关情况分为一般情况和特殊情况,分别推导了单元累积故障分布函数,在此基础上,建立了备件消耗预测模型.通过实例分析,验证了该方法的可行性,为工程实践中备件消耗预测提供了参考. 相似文献
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针对现有模拟电路系统PHM技术故障预测部分准确度不高和时效性不强的问题,提出了基于MCGCPSO优化改进的HMM状态退化识别模型。将小波包故障特征提取法与LDA特征降维法结合,确保了对特征信息非线性部分的充分提取,同时又避免了维度过高的问题;利用MCGCPSO优化改进后的HMM模型,提升了状态退化识别模型的分类准确度。最后将MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合为一个新的电路故障预测模型,克服了单个预测方法性能不稳定的缺陷。通过仿真实验验证了MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合具有更高的预测准确度。 相似文献
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在对边界扫描及簇测试技术研究的基础上,以边界扫描测试总线控制器芯片为核心设计实现了一个簇测试系统,选择W-A的GNS算法对所设计的测试系统进行了簇测试实例验证.实验结果表明,该测试系统能够快速准确地检测出被测系统的固定逻辑故障和短路故障. 相似文献
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时间应力测量装置技术是一种测量和存储各种应力数据以及对这些数据进行挖掘与分析的技术。简要介绍了时间应力的基本概念及其研究应用的发展历程。在此基础上,提出了基于故障模式、影响及应力分析(FMESA)的时间应力与机电系统故障的定性关联分析方法和基于多元logistic回归的定量关联分析方法。最后,以某型航空地平仪为对象进行了案例研究。案例分析结果表明,文中提出的时间应力与机电系统故障的关联分析方法能分析出影响系统性能的关键应力因素,为机电系统的故障诊断及故障预测提供基础。 相似文献
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载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。 相似文献
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面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。 相似文献
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为实现故障预测的实时性,克服设备实际数据处理能力的局限,采用了线性时变参数离散灰色模型(linear time-varying parameters discrete grey model,TDGM),并对其建模所用的最小二乘法采用递推算法,形成了递推建模法,解决了实时建模预测所面临的建模序列取舍、计算和存储量巨大等难题,并采用视情剔除旧数据的方法克服了递推建模法存在的"数据饱和"现象,完成了在线故障预测系统(online fault prediction system,OFPS)的初步设计。实例仿真验证表明:该系统运行稳定可靠,计算和存储量在可承受范围之内,预测效果良好,可以应用到实际设备中。 相似文献