舰船机电系统非完备使用故障数据分析

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。     

舰船机电系统使用故障数据分析研究

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出了故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行了分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,并据此预测了装备的未来故障强度。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于灰色关联度的装备故障风险分析

由于各种故障模式的风险水平不同,而传统RCM定量风险分析方法没有考虑各因素间的权重,影响故障风险分析的准确性;在传统FMEA的基础上,通过灰色关联度分析,可实现各故障模式的风险排序,较传统RCM风险分析方法具有更高的精度,并用实例进行验证。     

SOPC技术在某型导弹故障检测上的应用研究

本文首先阐述了SOPC技术的特点及优势,针对现有某型导弹检测设备在实际应用中存在的不足,提出了SOPC技术在导弹故障检测上的应用前景。考虑到导弹故障检测系统在扩展性、适用范围、检测速度、操作复杂程度等方面的要求,借鉴SOPC技术在其他领域的成功经验,采用软硬件协同设计的方法,设计了导弹检测系统的系统结构,并介绍了该系统的功能及检测过程,用于实现对导弹性能参数的自动化测试和故障诊断。     

基于总线网络结构的无人机故障检测与诊断系统设计

文章在认真研究现行无人机飞行保障需求的基础上,提出了一种基于总线网络结构的无人机故障检测与诊断系统的总体设计方案及软硬件实现方法,研究了故障检测算法和基于人工神经网络专家系统。介绍了组成系统的工控机(主机)、RS485总线网络和飞控机(从机)设计原理。经过模拟验证表明,该系统性能稳定可靠,完全可以满足性能需求。     

雷达故障"板级定位"诊断系统的设计

为故障精确定位而设计的雷达故障诊断系统,利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆(测点)的集成推理软件平台.对征兆的测试数据(含结果)进行采集,基于序贯分类方法的数据结果,再进行故障的合理识别、推理和判断,推断出正确的结果,将故障定位在板级(即最小可更换单元).     

Windows 2000灾难性故障的紧急修复与预防

由于各方面因素的影响 ,计算机系统不可避免地要遇到各种启动故障。本文针对不能启动或不能加载Windows 2 0 0 0操作系统等问题 ,详细阐述了Windows 2 0 0 0自身的修复特性及其四级防护措施。     

极点指标约束下的优化保成本容错控制

讨论了执行器故障下,线性不确定系统圆形极点指标约束下的可靠保成本控制问题.在更实际、更一般的执行器故障模型下,给出了以LMI表达的故障系统极点可配置以及成本函数有上界的充分条件;进一步对执行器故障情况下的成本函数上界进行了优化,这种优化是通过一个LMI组的最小化问题来实现的.仿真实例验证了所得结果的有效性.     

基于神经网络的组合导航系统故障检测方法

将状态X2 检验(SCST)和Fuzzy ARTMAP神经网络方法相结合作为INS/GPS组合导航系统的故障检测新方法,该方法通过实时监测组合导航系统的状态分量,提取出故障的特征值,再对故障的特征值模糊化后作为Fuzzy ARTMAP神经网络的输入来实时确定故障的类别.Fuzzy ARTMAP神经网络采用离线有导师训练方法,利用已知的故障类型对神经网络进行离线训练,在应用中可以快速识别这些常见故障.针对在应用中发现新的不常见的故障类型,神经网络通过先识别,再学习,再训练的步骤完善其本身性能.通过对仿真试验结果的分析验证了该方法的可行性.