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1991年 | 6篇 |
1990年 | 5篇 |
1989年 | 1篇 |
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131.
132.
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。 相似文献
133.
舰船机械设备远程故障诊断系统架构 总被引:2,自引:0,他引:2
回顾了设备状态监测与故障诊断技术的发展过程 ,讨论了舰船机械设备远程故障诊断系统应具有的功能 ,提出了该系统的体系结构、运行模式 ,并简述了建立该系统所涉及的一些关键技术 相似文献
134.
应用柴油机燃油系统模拟计算的方法对柴油机燃油系统常见故障的供油压力波进行模拟计算 .通过大量计算表明 :柴油机燃油系统发生单一故障时 ,压力波变化的特征较为明显 ,并就每一种故障产生的压力波特点作了分析 ;当柴油机燃油系统发生复合型故障时 ,压力波变化复杂 ,为提高燃油系统故障诊断的准确性 ,提出采用系统融合的方法 . 相似文献
135.
基于瞬时转速的内燃机故障诊断方法 总被引:14,自引:0,他引:14
主要介绍基于瞬时转速的内燃机故障诊断方法的机理和应用 .对这种方法的几个关键技术进行了较详细的分析讨论 ,总结了研究的现状 ,展望了发展趋势 . 相似文献
136.
在控制系统中 ,传感器是容易发生故障的部件 ,研究传感器故障诊断问题具有重要意义。介绍了一种基于自适应原理的传感器偏差故障诊断方法 ,首先将传感器偏差故障表示为系统状态 ,然后应用自适应原理估计出传感器偏差故障。仿真表明 ,用这种方法诊断传感器偏差故障是可行的。 相似文献
137.
针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。 相似文献
138.
139.
针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。 相似文献
140.