电磁场的对称性与左性电磁波

根据对称性原理，在假设磁单极存在条件下，对Maxwell方程的不对称性进行了改进推导，提出与右性电磁波相对称的左性电磁波，讨论左性电磁波出现的必然性、产生方法及其主要特性。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

铁磁材料裂纹漏磁信号的定量检测

针对无损探伤难于实现定量检测的问题,探讨了基于模式识别进行铁磁材料裂纹漏磁信号定量分析的原理和方法,通过在标准试件上的大量实验及在具有自然裂纹的工件上实际检测,取得了满意效果。     

巨磁阻传感器在齿轮精细检测中的应用

提出一种利用巨磁阻传感器进行齿轮精细检测的方法,介绍该方法的检测原理和系统组成,从可分辨最小磁场、时间响应和温度特性3个方面分析应用巨磁阻传感器的可行性和有效性,并通过实例测量实现对齿轮的磨损、点蚀等故障的有效检测与诊断.     

从故障特征群中快速确定故障点的方法

工程设备的结构日趋复杂,使故障诊断的难度不断增大。本文在最大故障信息量诊断的基础上提出了最大故障信息增量判断准则,可从故障特征群中一次找出最可能的故障点,简化了诊断过程,提高了诊断速度。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

时间序列法在军械装备故障预测中的应用

运用时间序列的方法对军械装备使用中的故障进行预测,并以火炮射击的距离偏差、火炮轮胎下沉量为例进行定量的分析和计算,阐述了预测原理和使用方法。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

类V型微裂纹检测系统原理

报导了基于漏磁法,采用高信噪比的霍尔磁传感器及放大器,配以高精度的自动传动与光电定位装置,以及自行设计的信号采集与分析处理软件所构成的类V型微裂纹检测系统及其原理。该系统能对宽度在50μm及以下的微裂纹进行检测。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。