装备健康管理的现状、未来与挑战

近十几年来,装备诊断、预测与健康管理(DPHM)作为使能装备质量管理和综合保障的关键技术,得到了世界许多国家学术界和工程界,特别是国防工业部门和军方的高度关注与重视。呈现新兴多科学交叉、军民兼用的特点。文章针对复杂工程系统/装备健康管理的现状、未来与挑战,从其体系框架、科学问题、关键技术与发展策略等方面进行了较为深入的讨论。     

无人飞行器Ad Hoc网络中容错节点移动控制算法

针对无人飞行器Ad Hoc网络的容错设计需求,基于UAV节点的可控移动特性,提出了一种基于强化边启发的节点移动控制算法.首先采用文化基因算法对给定通信网络对应的拓扑图进行搜索,求解使图获取顶点2 -连通属性所需新增的最小成本强化边组合.以强化边为启发,将连接的节点移动到彼此通信范围内来实现强化边,同时以这些节点为leader,采用基于一致性算法的leader-follower控制算法移动其他关联节点,使变化后的网络为顶点2-连通,从而实现网络容错.仿真实验结果表明算法的可行性与有效性,节点总的移动距离少于用于对比的块移动算法和紧缩算法.     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

只有横不下的心,没有干不成的事

那是1980年12月,一个北风呼啸、雪花漫天的上午。刚刚从地方考入空军导弹学院4个月的我和战友们在队长的带领下进行战术训练中的低姿匍匐。     

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。     

机电液控制系统故障诊断的虚拟样机与概率神经网络混合方法

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（PNN）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PNN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和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。