复杂装备的层次诊断技术

首先从完备性的角度分析了对复杂装备进行层次诊断的可行性,论述了层次诊断模型应具备的组成内容.然后通过面向对象的知识表示方法建立了装备层次模型,通过对Petri网的分层细化建立了故障层次模型.最后,通过知识库的方式将装备层次模型和故障层次模型进行关联实现,并给出了相应的层次诊断策略.     

基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用

命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行.     

机械设备视情维修决策系统的研究与开发

从技术的角度讨论了为机械设备开发维修决策支持系统的必要性、可行性及系统技术关键的解决策略,以及系统开发中对人力资源的需求,为开发这样的系统提供技术与管理上的支持.     

目标角速度测量误差分析

对现有坦克火控系统中目标角速度测量误差进行了分析,提出了几种提高测量精度和射弹命中率的方法.     

基于油液分析的自行火炮装备性能监测研究

提出了一种基于油液光谱分析技术的自行火炮装备磨损故障诊断方法 ,该方法主要包括用于监测润滑油中磨损金属颗粒浓度变化的模型 ,并制定了各主要磨损金属元素的浓度和梯度界限值 ,并将其分为三个层次。同时将灰色建模理论引入光谱分析领域 ,通过拟合光谱仪分析的数据 ,掌握润滑油中磨损金属颗粒浓度的变化规律 ,进而对其浓度变化规律进行预测 ,从而达到对装备进行性能监测的目的。     

基于进化式决策树的超视距空战机动决策模型

针对超视距空战决策问题,提出一种融合战术实施距离和导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力的决策树模型。首先,分析空战制胜机理,建立超视距空战态势模型和战术实施距离模型,在此基础上引入超视距空战因子,建立态势评估模型和决策变量集;其次,基于战术实施距离建立超视距战术动作库,作为解空间动作集;第三,构建基于专家知识规则的决策树,并针对决策树参数进化需求,提出一种基于惯性权重动态调整和混沌优化的新型粒子群优化方法,以提高决策规则树进化效率;最后,基于仿真实验给出不同条件下空战机动决策仿真算例并进行了分析。仿真结果表明,提出的进化式决策树能有效融合战术实施距离、导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力,能够有效解决超视距空战战术决策问题。     

基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

多重结构神经网络在平台罗经故障诊断中的应用

提出了基于层次分类诊断模型的多重结构神经网络 (MNN)在平台罗经故障诊断中的应用方法 ,并对其温控子系统的人工神经网络 (ANN)进行了Matlab实现     

采用VXI总线研制电路板故障诊断系统

利用VXI总线技术研制了电路板故障诊断系统 ,并就其硬件和软件的组成进行了较详细的探讨 ,建立软件核心部分的测试诊断数据库时采用了一种全新的方法———离散事件系统法