雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于ARX模型和改进蚁群算法的齿轮箱故障诊断

为了提高齿轮箱故障诊断的精度，提出基于ARX模型的齿轮箱建模新方法，从系统固有特性的角度来分析齿轮箱的状态，使用最大最小蚁群算法对反映齿轮箱多变量传递特性的多个特征参量进行特征选择并使用这些特征进行故障诊断。结果表明，该方法既能够有效提高故障诊断的效率和精度，又能有效降低输入条件和负载出现波动对识别结果的影响。     

机载传感器智能管理方法的研究

机载传感器智能管理有利于提高我机平台的隐身性能和传感器的利用效率,使我机在空战中处于有利态势.阐述了机载传感器智能管理的问题、基本概念,给出了传感器管理需要研究的内容,提出基于模糊推理的机载传感器智能管理的研究方案;针对各传感器的工作特点,考虑战场态势因素,研究基于模糊推理的传感器智能管理模型;在此基础上进行传感器智能管理系统仿真和软件设计.     

柔性制造单元监控系统总体设计与研究

本文就监控与诊断技术的发展现状与趋势进行了综述。设计并研制FMS/FMC监控系统CMFDS,给出系统的组成、功能、配制、硬软件系统、总体结构及系统的技术特点。在加工中心、FMS上的实验表明了该系统良好的通用性和简洁性,体现了集成化、智能化现代监控技术发展的趋势。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景     

基于支路屏蔽思想的模拟电路故障字典的自动建立方法

通过分析传统的故障字典法存在的问题,提出了一种完全不同于传统方法的新的故障字典法。该方法依据支路屏蔽的思想,通过逐一屏蔽电路的各支路,建立起能诊断软、硬两类故障的故障字典。详细阐述了该字典的自动建立方法和原理,并通过诊断例子,证明了该方法的有效性。     

专家系统与测试技术相结合的诊断维护系统

本文介绍的诊断维护系统ＩＴＭＤＭＳ将专家系统技术与传统的测试知识相结合。该系统包括两类知识：浅层知识和深层知识,知识用一阶谓词表示。推理过程分三步完成：（１）浅层推理;（２）深层推理;（３）浅层推理。知识维护手段使系统的知识在使用中不断完善。该系统的框架可适用于任意复杂的数字系统的诊断维护。     

INTELLIGENT DECISION ALGORITHM FOR FAULT DETECTION AND ITS APPLICATION

ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＤＥＣＩＳＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＦＡＵＬＴＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＷｕＪｉａｎｊｕｎ;ＺｈａｎｇＹｕｌｉｎ;ＣｈｅｎＱｉｚｈｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,...     

运用故障传播图进行诊断推理的研究

基于对系统结构的分析,利用系统本身各部件之间的故障传播特性,提出了一种新的算法,以确定系统发生故障时真正的故障源。在单一故障源诊断中,可以确定故障源;在多故障源诊断中,确定最大可能故障源的最小集合。     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.