短路故障的测试产生方法

在PCB上,两个不相邻的芯片管脚或引线发生短路是实际应用当中最常见的故障。通过分析固定型故障和桥接故障之间的关系,给出桥接故障测试序列产生的系统计算方法。该方法已应用在一个PCB故障测试系统中。     

基于全局时态逻辑(GTL)的验证和测试生成研究

基于时态逻辑,定义了标准的逻辑操作公式、公理和扩展定理。根据测试生成和验证所要求的初始特性,提出了全局时态逻辑（Global Temporal Logic）GTL,避免了验证和测试中的回溯问题,从而提高验证和测试的效率。另外根据电路节点的扇入和扇出特性,介绍了利用时序线等启发知识来提高搜索策略的方法。     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。     

瞄准线偏移故障诊断方程及其优化

本文利用矢量分析法,分析了瞄准线偏移与各故障因素的关系,导出了瞄准线偏移故障诊断方程并对其进行了优化。提出了一个不必调整炮耳轴水平而测定瞄准线偏移及其原因的方法。     

液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

机电系统故障—时间应力的关联分析技术研究

时间应力测量装置技术是一种测量和存储各种应力数据以及对这些数据进行挖掘与分析的技术。简要介绍了时间应力的基本概念及其研究应用的发展历程。在此基础上,提出了基于故障模式、影响及应力分析(FMESA)的时间应力与机电系统故障的定性关联分析方法和基于多元logistic回归的定量关联分析方法。最后,以某型航空地平仪为对象进行了案例研究。案例分析结果表明,文中提出的时间应力与机电系统故障的关联分析方法能分析出影响系统性能的关键应力因素,为机电系统的故障诊断及故障预测提供基础。     

总线型导弹控制系统状态监测与故障诊断技术

分析了总线型导弹控制系统的地面测控体系及其特点,阐述了系统中单机部件的组成结构及其BIT技术;提出了新的测控体系下导弹控制系统状态监测和故障诊断方法,重点针对总线数据接口格式、系统知识表示和状态监测与故障诊断流程进行了讨论。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。