基于未知输入观测器的传感器故障诊断技术

采用基于模型的方法，根据基于观测器的故障诊断系统鲁棒性的特点，讨论了利用未知输入观测器方法减少系统不确定性因素影响的传感器故障诊断技术，并根据给定的系统设计出相应的鲁棒观测器。仿真结果表明，未知输入观测器对传感器的三种常见故障可以准确检测出来，对提高系统的鲁棒性十分有效。     

基于模糊数学的炮射导弹制导装置故障诊断

为解决炮射导弹制导装置故障诊断的不确定性推理问题,有效提高故障诊断的准确性,将模糊数学中的综合评判方法用于炮射导弹制导装置的故障诊断。通过专家经验和故障试验统计数据,构建模糊诊断数学模型,对制导装置故障进行模糊运算和故障诊断,从而确定故障原因。通过具体故障模糊诊断实例验证表明:该方法能够给出定量的故障诊断结果,可较准确地实现故障定位。     

基于虚拟仪器的某自动测试仪的开发与设计

介绍了某自动检测仪的特点 ,并详细论述了其故障自动诊断专家系统的构成、功能及软硬件设计 .     

核动力装置控制系统神经网络故障诊断

研究了如何将先进的人工神经网络的方法应用到核动力控制系统故障诊断中,并对这种方法的原理、优缺点、可行性等进行了分析,提出了针对核动力装置控制系统的设计方案.     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

基于隐Markov树的序贯故障诊断模型

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型.给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法.将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率.     

支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用

为了解决齿根疲劳裂纹故障难以识别的问题,对齿轮箱正常和裂纹故障状态的声发射信号进行时间序列分析,利用AR模型的自回归系数作为齿轮箱不同状态时的特征向量,形成支持向量机的训练样本对支持向量机进行网络训练,实现对齿轮箱正常、轻微裂纹和严重裂纹故障状态的识别与诊断。实验结果表明:基于支持向量机和声发射技术的齿轮箱故障诊断系统能够准确地识别与诊断齿轮箱的裂纹故障状态,它对于齿轮裂纹故障检测是一种有效的诊断手段。     

基于数据融合的智能故障诊断仿真研究

武器系统是现代作战系统的重要组成部分.在使用过程中,一旦系统出现故障,就会导致严重的经济损失、人员伤亡和军事上的失利.因此,必须能及时发现、尽快排除武器系统的故障.多传感器数据融合技术与人工智能方法相结合,可使诊断系统具有良好的柔性和可理解性,使之能够处理复杂的故障问题.这是武器系统故障诊断的一个有效、快捷的途径.     

故障树分析法在设备维修中的应用

本文阐述了建立指控设备故障树的原理,并结合对一次定位与排除故障的实例说明了故障树分析法在电子装备维修中的实用价值。