基于LPS模型的飞行器控制系统故障诊断方法

传统故障诊断方法一般针对测量信号而展开,未考虑其实际物理连接特性对故障诊断结果的显著影响。随着专业电气系统设计软件的广泛应用,设计人员容易获取系统的物理连接特性和逻辑连接特性。论文通过对产品层、系统层的信号、物理连接及其互连关系的分析,提出了一种将抽象的逻辑信号和具体的物理连线统一起来的逻辑物理综合(LPS)模型,并研究了基于导线表文件和网表文件的LPS模型实例化方法,开发了一套智能故障检测软件,进行了算例验证,结果表明：基于LPS模型的故障诊断方法能够将系统故障定位到指定产品级别上,具有极大的工程应用价值。     

舵机弯矩电动加载测试系统的设计

针对舵机测试需求,设计了一种弯矩电动加载测试系统.系统以直流电机为执行元件能够实现几百到几万牛力加载,介绍了系统的工作原理和机械结构,分析计算了弯矩加载对其他力矩加载的干扰和系统影响,从测试技术要求上论证了方案的可行性.最后进行了理论分析和研究,建立了加载系统的数学模型,基于PID控制算法,进行了计算机仿真.仿真结果表明,能够满足系统预定的性能指标要求.     

基于HLA的TDMA同步问题研究

联合战术信息分发系统JTIDS(Joint Tactical Information Distribution System)系统是无中心的移动通信系统,采用时分多址(TDMA)的网络接入协议.TDMA网络是一种同步网络,必须有统一的时间基准,各终端的时隙必须与时间基准同步,因此时隙同步技术是确保该网络正常工作的关键技术.基于HLA/RTI仿真平台,对网络延迟进行了测试,针对RTI中联邦成员的时间延迟很不稳定的问题提出并实现了一种简单高精度的软件时钟同步方法.     

多Agent的智能故障诊断系统

对多Agent技术在大型复杂装备故障诊断领域的应用作了研究,提出了复杂装备多Agent故障诊断系统模型.介绍了多Agent诊断系统的总体结构、组成部分和关键技术,在Agent的构造、诊断任务控制策略和Agent之间的通信协调等方面提出了一些新的思路.仿真和实际数据验证表明,该系统能高效、准确地诊断故障,具有较好的主动性、适应性和交互诊断性,具有一定的应用前景.     

基于声检测的爆炸冲击场剖面可视化技术

阐述了声发射的检测原理,研究了冲击波作用下物体的声发射特性,并利用声发射的不可逆效应(Kaiser效应),提出了一种基于测试的冲击场层析技术.给出了实现流程图及其若干关键技术,如主副鉴别、前沿鉴别等.实验结果表明该技术有一定的实用性,为冲击波作用下物体内部的位错形成和滑移机制的研究提供了一种手段.最后对下一步要解决的问题进行了说明.     

图论及神经网络在地空导弹部队阵地中的应用

防空部队特别是地空导弹部队抗击敌空袭作战必须依托相应的阵地进行,而地空导弹部队阵地部署与选择的正确与否是地空导弹部队能否有效进行抗击敌空袭作战的一个重要因素,地空导弹部队阵地部署与选择需要综合考虑地形条貂件、机动条件、作战时间条件等各种因素.提出阵地部署与选择的几个指标,用图论与神经网络方法针对一个具体的例子对所提出的指标进行求解计算,得出阵地部署与选择的方案.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

某型多管火箭炮火控系统可靠性Nelson模型

软件保障已经成为影响现代武器装备系统发展和发挥战斗力的"瓶颈",软件可靠性也因此受到研究人员的高度重视.在对众多软件可靠性模型综合对比分析的基础之上,建立以Bayes检验为基础的Nelson软件可靠性模型,以某舰载指挥系统软件可靠性测试实验数据为例进行分析,对于某新型远程多管火箭炮火力控制系统的软件可靠性测试与评估高其软件可靠性有积极的作用.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.