小波分析在机械故障诊断中的应用

小波分析是傅立叶分析思想的继承和发展,在机械故障诊断中已得到广泛的应用。主要用于轴承、齿轮及电动机的震动信号、梁和车辆的震动,以及含机械故障信号的信号处理。通过对机械故障信号特点的分析,根据小波分析的原理和方法,建立了它在机械故障诊断中的数学模型,并给出了应用实例。     

长输管线泵机组状态监测与诊断系统研究

介绍了一个输油泵机组状态监测与故障诊断系统,研制该系统的目的是为了实时掌握输油泵机组的运行状态,为针对性的维护提供依据和手段.设计的系统一方面能对机组的运行状态进行实时监测,产生各种数据报表,另一方面能对机组的常见故障进行诊断分析,及时、准确地对泵机组各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,同时,也能为泵站运行提供必要指导,减轻管理人员的劳动强度,确保输油泵机组长期、稳定、高效、低耗地运行.     

基于支持向量机的装备故障诊断专家系统

针对现代化复杂武器装备故障诊断问题,结合支持向量机和专家系统的各自特点,提出了基于支持向量机的武器装备故障诊断专家系统整体结构和诊断模型.将支持向量机嵌入专家系统中,实现知识自动获取和快速逻辑推理,专家系统完成知识库管理与维护、符号推理诊断以及相关解释等工作,充分发挥支持向量机和专家系统两者的优势,提高了系统的综合诊断性能.     

基于BP神经网络的机载航炮故障诊断方法

机载航炮是战斗机的一个重要作战武器,其工作情况的好坏直接影响到战机的攻击和自卫能力,因此,对机载航炮的故障诊断受到航空兵部队普遍关注。通过对机载航炮大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理,利用BP神经网络建立了机载航炮智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、10个输出量的故障诊断系统,较完善地反映了机载航炮的故障类型。经故障诊断实例检验,该系统诊断结果正确,有良好的实用价值。     

指挥控制系统故障诊断专家系统的设计与实现

以专家系统理论为基础,针对某指挥控制系统的组成和下属工作站的结构特点,分析了该系统故障发生和故障传播的机理,应用故障树分析法,建立起系统的故障树。研究了故障的知识获取和表示方法,推理策略和推理机的构建。应用面向对象技术,构建了一种基于层次诊断模型与故障树分析法相结合,融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。     

火控系统故障预测与健康管理技术

故障预测和健康管理(PHM)技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能,对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。根据通用火控系统发展现状及应用需求,将PHM技术引入到火控系统中。首先介绍了PHM技术原理和国内外发展现状,重点讨论了PHM关键技术和通用火控系统PHM体系结构。最后展望了火控系统PHM技术的发展趋势。     

利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器

在机械振动信号处理中常出现多倍频谐波谱特征或多边带调制谱特征,为更好地提取或去除这些特征频率,需要设计性能优良的梳状滤波器。根据Harmonic小波的特点,给出了利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器的详细步骤和应用实例。研究结果表明:增大滤波器的阶数和使用旁瓣小的窗函数可以提高梳状滤波器的性能。     

某型随车起重机液压系统高原适应性试验热平衡分析

为科学评价特种车辆随车起重机在高原环境条件下的遂行保障能力,通过分析其液压系统在可靠性试验过程中的热平衡,计算得到了系统达到热平衡时的系统热量以及其随时间历程的变化规律,进而得到了液压系统散热器在高原环境条件下的散热功率约为7.06 k W,液压系统的有效功率约为83%。研究结果对类似保障装置的高原适应性试验及鉴定具有借鉴意义。     

装备健康管理的现状、未来与挑战

近十几年来,装备诊断、预测与健康管理(DPHM)作为使能装备质量管理和综合保障的关键技术,得到了世界许多国家学术界和工程界,特别是国防工业部门和军方的高度关注与重视。呈现新兴多科学交叉、军民兼用的特点。文章针对复杂工程系统/装备健康管理的现状、未来与挑战,从其体系框架、科学问题、关键技术与发展策略等方面进行了较为深入的讨论。     

KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。