粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力分析

利用归纳法对Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力进行了分析。分析结果表明：目前该算法＂关于征兆混淆问题＂的结论是不够准确的,除了满足一个基本互连诊断算法的抗混淆能力以外,还对W-A/W-O以及W-O/S-D-k无征兆混淆。并由证明过程得到以下结论：无W-O征兆误判的诊断算法必然不存在W-O/S-D-k征兆混淆。     

故障预测与健康管理技术的应用与发展

基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。     

火控雷达BIT设计与实现

火控雷达分系统多、电路的种类和形式多样、信号复杂 ,单纯使用 ATE难以实现快速、准确地检测和诊断故障 ,因此 ,需要系统内部具有较强的 BIT能力。在分析现代火控雷达特点的基础上 ,阐述了火控雷达 BIT的设计思想 ,并介绍了具体的实现方法     

混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

一种火控系统故障诊断专家系统

针对故障诊断领域的特点 ,建立了一个用于火控系统故障诊断的专家系统。论述了该系统的知识表示、推理机制和体系结构。实现了将故障监测硬件技术和专家系统软件技术有机结合 ,构造了集硬件、软件为一体的火控系统故障诊断专家系统。     

基于故障树的导航装备故障诊断专家系统研究

针对导航装备比较常见的故障诊断方法,提出了基于故障树的通用故障诊断的概念．为使故障诊断专家系统具有通用性,在分析故障树流程图特点的基础上,提出了逻辑关系的数字编码和故障诊断数据库的思想,设计了对导航装备故障诊断专家系统具有通用性的系统软件及数据库．