一种新的导弹发射技术辅助决策系统架构

导弹武器系统特有的作战特点,以及专家知识的不完备性,使得传统的辅助决策系统难以在短时间内作出准确、有效的决策。因此,提出一种新的导弹发射技术辅助决策系统的总体结构及实现相应功能的模型,即采用BP神经网络-遗传算法(GA)实现辅助决策,基于有向图实现故障诊断,通过决策融合生成图形决策方案,缩短了决策时间,提高了决策的有效性。     

L+1容错恢复策略在复杂军事网络中的应用仿真

以标准3×3网格为基础网络,介绍了L+1容错恢复策略的概念和恢复原理,以海上舰艇编队作战系统网络为研究对象,使用Matlab-Simulink仿真工具,通过对阻塞概率、平均路径长度、路径重新分配概率和有效利用率4个指标的仿真,对比了该网络在无策略、备份多路和L+1容错恢复3种策略下网络的恢复程度,验证了L+1容错恢复策略的有效性和可行性。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

齿轮箱故障诊断特征级数据关联方法研究

提出了齿轮箱故障诊断特征级数据关联的定义．在该定义的基础上,提出了基于Bootstrap方法的小样本诊断特征参数关联的方法．利用某型齿轮箱振动试验台测取的振动加速度响应信号对提取的特征参数进行了关联评估,基于Bootstrap方法的特征级数据关联方法正确区分出了效果不好的特征参数,证实了该数据关联方法的正确性．     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

故障诊断效率与评估

叙述了电子设备故障诊断系统所进行检测的不同安排顺序对故障诊断效率的影响.提出了适当的检测顺序与检测方式,提高检查效率,缩短检查过程.还分析了每次进行故障诊断结果确诊或误诊随机现象,评判诊断准确率是抽样检验问题.引入假设检验方法,对设备故障诊断系统的准确率进行评判.对建造设备故障诊断系统有参考价值.     

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。     

故障树近似计算中最优权因子的选取

在故障树近似计算时,探讨通过加权提高计算准确度的简便方法。根据底事件发生概率的不同,利用VisualC 语言进行蒙特卡罗仿真计算,得到了在近似计算故障树顶事件发生概率时,在不同底事件发生概率对应区间内的最优权因子。利用该方法得到的最优权因子可以提高故障树近似计算的准确度,尤其是在当底事件发生概率较大时,其效果更为明显,可较好地满足采用故障树对某些特殊设备进行顶事件发生概率计算时提高计算精度的需求。     

舰船机械设备远程故障诊断系统架构

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     

柴油机燃油系统故障诊断研究

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 .