基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

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。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,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与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。     

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...     

基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法

针对连轴器的典型故障,应用振动谱分析方法,在前期实验的基础上,总结出连轴器故障诊断的几条模糊规则,提出了基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法,提高了故障诊断的准确度。     

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。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成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，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

导弹故障智能诊断的一种实现方法

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的理论和方法及具体实现过程。将此方法应用于导弹武器系统故障智能诊断之中 ,结果表明该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。     

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.     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

某型步兵战车导弹综合集成智能故障诊断系统

针对某型步兵战车导弹武器系统的测试与诊断问题,在研究了诊断对象测试参数、故障特点和故障机理的基础上,运用单片机技术、电子测量技术和智能故障诊断技术,研制了集参数测试、技术维护、故障诊断与维修于一体的某型步兵战车导弹武器系统综合集成智能故障诊断设备,设备具有对步兵战车导弹武器系统的自动、快速、实时和在线检测与故障诊断的功能。详细地给出了系统的设计与具体的实现过程。     

某型武装直升机武器系统故障诊断研究

战时快速准确地查找故障部件和制定排故方案是实施战场抢修的前提和基础。目前武装直升机武器系统结构组成日趋复杂,功能模块高度集成,仅凭人工经验进行维护难度较大。为了提高故障诊断效率,采用故障树分析与专家经验相结合的方法,建立了某型武装直升机武器系统故障模型,设计了一种快速故障诊断与辅助决策系统,有效减少了维修保障人员故障排除时间,提升了故障处置效率与准确度,具有重要的实际应用价值。     

基于FNN和RS理论的综合评估及应用实例

为较好解决武器系统效能综合评价与分析的问题,提出一种新的综合评价与 分析方法。以某一类型的武器装备的效能评估为例,利用模糊神经网络(FNN)的方法和粗 糙集(RS)理论方法对武器装备效能的优劣进行评估。首先,用FNN方法提取用于效能评 估的模糊规则,然后用一种新的处理不确定知识的数学工具,粗糙集理论方法对装备属性进 行约简,删除其中不相关或不重要的知识,选出最重要的且尽可能少的评价指标获得系统效 能评价的最小决策算法,进而分析得到系统效能的关键因素。     

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。     

模拟器测试与维修训练应用仿真研究

为提高武器系统的故障诊断与维修水平,在模拟器中应该依据电路特点通过故障分析建立故障诊断与维修数据库,然后在此基础上进行故障设置。介绍了故障分析的原理以及数据库的组成,并且举例说明了2类故障的设置方法,为武器系统测试与维修的训练提供了新的方向。经实际使用,该模拟器具有良好的应用前景和显著的军事效益。     

武器系统的故障诊断方式及其模糊决策

文中提出了多种用于单级或多级的实时诊断方式,并采用模糊决策法对其进行优化选择。为新型武器系统故障诊断装置的总体方案设计,提供了一定的依据。     

水下武器系统综合检测系统设计与实现

水下武器系统综合检测系统采用模块化设计思想,由信号发生器模块、A/D模块、D/A模块、实时时钟模块、液晶及打印机模块等组成。综合检测系统通过检查测试武器系统的工作状态和激励响应,从而对武器系统的性能进行自动测试和故障诊断。对系统进行了实例应用和验证,取得了较好的效果,为水下武器系统的技术保障提供了一种实用的工具。     

基于集对分析和LS-SVM的装备研制风险综合评价

【】为了有效防控武器装备的研制风险,确保武器装备项目的顺利推进,提出一种基于集对分析(SPA)理论与最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法的装备研制风险综合评价方法。在该方法中,首先,根据武器装备研制的具体特点,建立了装备研制风险评价指标体系。然后,在此基础上,引入SPA分析理论中的联系度和集对概念构建了训练样本和测试样本。最后,使用获取的样本对LS-SVM进行训练和测试,得到装备研制风险评价模型,并据此给出评价结果。案例分析表明,所提出方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。