长输管线泵机组状态监测与诊断系统研究

介绍了一个输油泵机组状态监测与故障诊断系统,研制该系统的目的是为了实时掌握输油泵机组的运行状态,为针对性的维护提供依据和手段.设计的系统一方面能对机组的运行状态进行实时监测,产生各种数据报表,另一方面能对机组的常见故障进行诊断分析,及时、准确地对泵机组各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,同时,也能为泵站运行提供必要指导,减轻管理人员的劳动强度,确保输油泵机组长期、稳定、高效、低耗地运行.     

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。     

齿轮箱非线性研究现状与展望

从齿轮箱非线性的产生及现象、非线性建模和非线性信号处理等方面论述了当前齿轮箱非线性研究的现状,阐述了目前齿轮箱非线性研究工作的特点,探讨了今后齿轮箱非线性研究的几个关键问题。     

基于支持向量机的装备故障诊断专家系统

针对现代化复杂武器装备故障诊断问题,结合支持向量机和专家系统的各自特点,提出了基于支持向量机的武器装备故障诊断专家系统整体结构和诊断模型.将支持向量机嵌入专家系统中,实现知识自动获取和快速逻辑推理,专家系统完成知识库管理与维护、符号推理诊断以及相关解释等工作,充分发挥支持向量机和专家系统两者的优势,提高了系统的综合诊断性能.     

枪械产品故障树的模糊分析

事件发生概率的获取是故障树分析(FTA)中的重要环节,然而在一些故障发生频率很低的场合,要获得大量的故障数据几乎是不可能的,传统的故障树分析把事件发生的概率处理成精确值,忽略了数据的不完备性及环境的模糊性.针对这一问题,在枪械产品的可靠性研究中提出了模糊故障树分析方法,将现有统计数据和工程技术人员的经验结合起来,在容许误差范围内,求解出了事件发生概率的取值空间,使结果更接近实际情况.     

非单调关联故障树顶事件失效概率的新算法

提出了一种计算非单调关联故障树顶事件失效概率的新方法,其基本思想是利用ＢＤＤ进行故障树中顶事件的不交化工作,可避免求ＰＩＳ和ＰＩＳ的最小覆盖的运算过程,为有效解决其运算的ＮＰ困难问题提供了一条新的途径。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

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。