一种基于解析冗余关系的半定性故障隔离方法在航天器推进系统中的应用

针对航天器推进系统的时变特性以及随机因素给故障隔离带来的困难,提出了基于Z-检验分析和解析冗余关系相结合的半定性故障隔离方法。基于状态空间转换的思想,运用基于系统诊断键合图模型建立的解析冗余关系挖掘系统时不变的结构特征空间信息,并对解析冗余关系残差进行趋势分析获取时不变、具有残差变化方向的故障特征矩阵,针对存在随机因素对残差定性化的影响,利用了Z-检验分析对残差进行定性化获取观察特征,通过观测特征与故障特征的比较进行系统故障隔离。将该方法应用于推进系统的故障隔离中,结果证明了该方法能有效避免获取推进系统时变诊断准则以及来自系统建模和参数测量等随机因素的干扰,提高了推进系统故障隔离的鲁棒性。     

基于维修事件的维修性定性要求验证与评价指标体系研究

针对当前装备维修性定性要求难以评价和分析的难题,通过对维修性定性要求的全面分析,依据装备典型的三级维修流程,构建了基于维修事件的装备维修性定性要求验证与评价指标体系;分析了关键指标的含义和指标值的获取方法,为验证装备维修性定性要求提供了技术手段与方法。     

作战试验定性数据处理及样本量估算方法

定性数据是武器装备作战试验中的常见数据类型,但目前对于依据该类数据推断试验结论及相关样本量估算的研究还非常有限.探讨了作战试验中定性数据的特征,基于二分检验给出了考核作战试验定性数据的数学模型与样本量估算方法,基于算例验证了方法的有效性,并对应用该方法的一些特殊问题进行了讨论,可对后续开展作战试验提供有用参考.     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价

为满足性能试验阶段装甲车辆维修性评定的任务需求,提出了一种基于组合赋权法与物元可拓模型的性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价方法。在构建性能试验阶段装甲车辆维修性定性评价指标体系的基础上,通过组合赋权法将订购方与使用方分别基于层次分析法给出的指标权重进行集成,得到了指标的综合权重,并进一步与物元可拓模型相结合,给出了性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价结果。实例应用结果表明该方法合理、有效,为性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价提供了参考与思路。     

基于云模型的地空导弹武器假目标伪装效果评价

地空导弹武器假目标伪装效果评价中定性指标具有不确定性,云模型理论是定性概念与其定量表示之间的不确定性转换的数学工具,因此在构建地空导弹假目标伪装效果评价指标体系的基础上,提出基于云模型的假目标伪装效果评价方法,以解决评价指标的不确定性问题．通过实例的计算结果,验证了基于云模型的评价方法的可行性．研究结论表明应用云模型的评价结果具有直观性和科学性,该方法对伪装评价研究有一定的参考价值．     

模糊推理方法在无人机编队目标分配中的应用

本文主要针对无人机编队作战中的目标分配问题进行了研究,利用模糊推理理论对定性条件进行了分析,并建立了定性条件的优选决策矩阵,将各个定性条件下的优选决策矩阵进行了合成,给出了不同目标定性条件重要度的相对隶属度关系,最后给出了基于模糊推理的无人机编队作战中目标分配方法的数学模型,并进行了求解。给出的算例验证了模型的可行性和有效性。     

基于云模型和D-S证据推理的防空信息战系统效能评估

基于对防空信息战的因素分析,建立了防空信息战系统指标体系,论述了D-S证据推理的数学性质及其证据合成法则,提出了基于云模型的定性评测和证据推理的综合评价方法,通过证据推理的聚合作用,综合多个不同类型专家的意见,结合云理论实现定性与定量之间的相互转换.最后对防空信息战系统进行实例分析,证明该方法的科学性和直观性,从而拓展了武器系统效能分析的思路.     

考虑主观思维区间性的效能量化模糊评估方法

针对武器装备在效能量化评估时,用一个数值量化定性指标和权重的不足,基于模糊综合评判理论、Vague理论和区间数算法,提出了一种考虑主观思维区间性的效能量化模糊评估方法。该方法定义定性指标和权重值为一个弹性区间,充分体现了专家对主观性事物认识的不确定性。模糊计算的效能值为一个区间,为确定评估对象的效能等级,引入Vague理论中相似度概念,能够直观判断其效能等级。通过与传统模糊方法和考虑定性指标区间性的模糊方法对比,验证了该方法的有效性和可信性。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

基于AIS反面选择算法的炮射导弹故障诊断方法

提出将人工免疫系统（Artificial Immunity System,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

火控计算机CPU板测试与故障诊断

针对某火控计算机CPU板的检测与诊断问题,提出了利用专用测试程序实现交互式诊断的方法,在握手测试的基础上,通过自检与被动测试相结合,实现板级和模块级的功能检测和故障诊断。给出了详细的硬件设计方案,提出了故障诊断的基本思路和方法,对同类CPU板的测试和诊断有一定指导意义。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

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。     

模拟器测试与维修训练应用仿真研究

为提高武器系统的故障诊断与维修水平,在模拟器中应该依据电路特点通过故障分析建立故障诊断与维修数据库,然后在此基础上进行故障设置。介绍了故障分析的原理以及数据库的组成,并且举例说明了2类故障的设置方法,为武器系统测试与维修的训练提供了新的方向。经实际使用,该模拟器具有良好的应用前景和显著的军事效益。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。     

随动系统模拟电路模块化故障诊断研究

针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大,而影响网络诊断速度的问题,提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则,将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块,然后建立起混联、串联2种模型,分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法,从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别,如需进一步诊断元器件故障,只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络,从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。     

嵌入式系统在坦克火控系统故障诊断中的研究

针对坦克火控系统故障诊断的特点和技术要求,首次将ARM嵌入式系统引入诊断领域,建立了基于ARM的故障诊断平台和知识库。建立了针对故障诊断系统的开发过程,提出系统实现的关键技术,实现了现代测控和诊断系统的小型化和智能化。