基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

故障树分析法及其在系统可靠性分析中的应用

在现代装备设计中，可靠性已成为与性能同等重要的设计要求，并对装备的作战能力、生存力、部署机动性、维修人力和使用保障费用产生重要的影响。针对目前装备复杂系统可靠性研究，借鉴故障树分析法进行分析与运算，并介绍了故障树分析法相关理论与数学描述，最后通过实例对某型装备动力系统的可靠性进行了定量分析。结果表明，故障树分析法是一种能够较为准确分析装备系统可靠性的方法，是设计人员评估和改善其可靠性的有利工具。     

超算环境科学工作流应用的容错

超算环境中科学工作流技术广泛应用于科学研究和工程仿真领域。复杂多物理过程数值模拟、多阶段数据处理等应用往往需要使用多种应用软件相互协作,构建业务流程自动执行来提升工作效率。然而在超算环境中执行科学工作流应用面临着资源失效、任务配置错误等异常情况,造成工作流执行中断,严重影响完成效率,故容错功能对超算工作流应用的稳定持续运行有重要意义。介绍了科学工作流的容错设计分类,并对典型工作流系统的容错设计进行分析评述;提出了基于决策树的事件-条件-动作容错模型,设计了非侵入式可扩展的容错架构,并针对自主研发的部署在超算环境下的科学工作流应用平台HSWAP,实现了运行时可配置的容错策略。在实际的工程仿真任务中,基于所提出模型和架构实现的容错机制为提高工作流执行效率发挥了重要作用。     

一种火控系统故障诊断专家系统

针对故障诊断领域的特点 ,建立了一个用于火控系统故障诊断的专家系统。论述了该系统的知识表示、推理机制和体系结构。实现了将故障监测硬件技术和专家系统软件技术有机结合 ,构造了集硬件、软件为一体的火控系统故障诊断专家系统。     

船舶动力装置仪表与控制系统的故障诊断系统研究

简述了故障诊断的原理、推理模型及诊断过程.针对船舶仪表与控制系统工作过程中的故障,研究了船舶动力装置仪表与控制系统的故障诊断系统,并给出了诊断实例.     

一种基于条件概率的设备占用率修正算法

简要介绍了某型无人机维修级别分析中的组合方案法 ,针对传统分析法中设备占用率采用经验值 ,造成可信度低的问题 ,提出了一种基于不同故障模式发生时的条件概率求解设备占用率的算法 ,并给出了这种算法的适用范围。     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果，提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。     

通用机液平台的液压不解体检测与诊断系统设计

在分析装备液压系统检测参数体系的基础上,依据不解体测试的原则,应用流量不解体检测技术、外卡式压力检测技术和油液污染度快速检测技术,构建了基于PX I主机的液压状态检测与故障诊断系统,可实现对装备液压系统的技术状况快速准确检测、故障诊断以及技术状况趋势分析。