基于模糊推理的某型导弹故障诊断系统设计

对于某型导弹系统,其故障原因与故障征兆之间并非一一对应的关系。文中采用模糊关系的推理机制,建立了故障诊断的数学模型,设计了故障诊断系统总统方案,根据系统的诊断流程,采用VC＋＋编程语言实现了系统的诊断功能。通过具体实例,验证了该系统对某型导弹系统故障诊断具有一定的准确性。     

模拟电路的DCNN-ELM软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2％,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性.     

基于Multisim的电机正反转控制和缺相运行仿真

常规的电机控制实验由于实验器材和安全因素的限制,无法实现短路故障下的信息显化和故障诊断,导致实验的完整性和辩证性存在缺失.为了克服该方面的不足,在原有实物实验基础上,补充仿真内容.基于Mul-tisim14设计了电动机正反转控制的仿真电路,增加了电机缺相运行故障的显化分析与诊断内容.经过实践证明,该设计方案可有效提升学生对理论知识的认知深度和广度,提高整体性、辩证性思维能力.     

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:H ilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障。     

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.     

飞天梦圆委属高校贡献多

哈工大为航天献智慧哈尔滨工业大学在神舟号系列飞船研制与发射过程中,攻破了多项技术难题。世界第三大地面真空容器KM6工程,采用“逐点挤压矫形法”的返回舱焊接变形矫形技术,三轴仿真实验闭式转台及其所构成的仿真系统,容错数管计算机、采用“天地一体化”设计思想的飞船故障诊断系统、航天     

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。     

基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

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。