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252.
253.
在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。 相似文献
254.
通过对自行火炮油液泄漏故障形式和原因分析,综合考虑系统的工作压力、温度和混入空气量影响,建立了自行火炮油液泄漏量的数学模型。该模型指出了自行火炮液压系统内泄漏量主要取决于系统的温度、压力、液压油的动力粘度、油液的体积模量和热膨胀系数,揭示了泄漏量随工作参数峰值变化的规律,可为自行火炮的油液泄漏检测与定位提供参考。 相似文献
255.
介绍了现有的软件可测性评估方法,继而提出了基于程序结构的软件可测性评估方法,该方法充分考虑了软件的失效机理,针对测试对象的不同特点,给出了面向控制流的软件故障执行的概率、数据状态感染的概率及以变量的定值-引用为基础的被感染数据状态传播到输出的概率等估计方案,在此基础上,进行了软件可测性的评估. 相似文献
256.
汽车蓄电池在使用过程中,由于维护使用不当,导致的极板硫化现象是最为常见的蓄电池故障原因。本文从铅酸蓄电池极板硫化故障现象入手,着重分析了产生硫化的原因、预防蓄电池极板硫化的对策,以及如何正确使用和维护汽车蓄电池,延长蓄电池的使用寿命。 相似文献
257.
在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61%,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型. 相似文献
258.
基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
259.
火炮反后坐装置故障机理研究 总被引:2,自引:0,他引:2
反后坐装置是火炮的"心脏",性能好坏直接关系到其战斗力的发挥。节制环磨损及复进机漏液是反后坐装置最常见的故障。分析了节制环磨损和复进机漏液的故障机理,给出了磨损量以及漏液量计算模型。在此基础上,结合火炮后坐、复进反面问题计算程序,模拟计算火炮在节制环磨损和复进机漏液情况下的运动诸元。进而预测在其它射击条件正常情况下,火炮平均无故障射弹发数。 相似文献
260.