基于Dempster-Shafer证据理论的特征融合在军用电子设备模块化故障诊断过程中的应用

军用电子设备的维修是以更换电子集成模块为主,根据这一特点,通过分析处理电子设备的故障特征信息,把一种基于D-S证据理论的算法应用于故障特征信息的融合,从而实现故障电子模块的定位.结合实例,论证了这一方法在军用电子设备模块化故障诊断中的可行性.     

基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断

着重介绍了齿轮箱故障诊断系统的实现过程和设计思想,及通过虚拟仪器开发软件LabVIEW、小波变换和神经网络技术,来实现齿轮箱故障诊断系统的核心内容,最后通过实例验证了此设计的可行性。     

抗辐照MRAM研究进展

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。     

基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。     

基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。     

某型步兵战车导弹综合集成智能故障诊断系统

针对某型步兵战车导弹武器系统的测试与诊断问题,在研究了诊断对象测试参数、故障特点和故障机理的基础上,运用单片机技术、电子测量技术和智能故障诊断技术,研制了集参数测试、技术维护、故障诊断与维修于一体的某型步兵战车导弹武器系统综合集成智能故障诊断设备,设备具有对步兵战车导弹武器系统的自动、快速、实时和在线检测与故障诊断的功能。详细地给出了系统的设计与具体的实现过程。     

组合式空调机组故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析某型组合式空调机组运行的实际需求,面向空调机组现场运行,以LabWindows/CVI8.5为开发工具,以SQL Server 2000数据库为平台建立系统知识库,采用基于故障树的故障分析及基于逻辑链的故障推理方法,构建了组合式空调机组故障诊断专家系统。     

某新型飞机着陆引导系统的智能故障诊断研究

针对新一代电子信息系统计算机化、数字化、集成化等特点,结合某型飞机着陆引导系统维护手段的更新和维修性能的改进,对着陆引导系统智能故障诊断展开研究.在深入分析该着陆引导系统测试性能和维修性能的基础上,引入智能故障诊断技术建立该着陆引导系统故障树,提出了建立智能故障诊断专家系统知识的表示方法,构建了动态可重构知识库,探讨了故障树向知识的转换方法,并结合VC与prolog实现了该着陆引导系统的智能故障诊断专家系统.     

基于云分类器的液体火箭发动机故障诊断方法

本文首先将液体火箭发动机故障诊断问题转化为故障特征的模式分类问题,然后针对当前模式分类方法难以处理不确定性信息、属性特征空间的划分过硬等缺陷,结合云模型和云变换研究,提出了一种基于云分类器的液体火箭发动机起动过程故障诊断方法。历次试车数据的验证结果表明,该方法能够及时准确识别发动机起动工作过程中的故障模式。     

分布式监测系统故障诊断功能模型分析

分布式监测系统长时间的连续监测,累计的数据量非常可观,为了数据实时传输及节省传输成本,对监测的数据现场预处理,采取一定的方法压缩数据量非常必要.目前,针对状态数据传输过程中的数据压缩与传输效率的研究还很少,一般采用黑匣子功能模型或白匣子功能模型,虽然具有减少数据冗余的作用,但是没有考虑数据流本身冗余特性,提出基于数据压缩的分布式监测系统功能模型,提高了通信速度和可靠性,满足了实时传输的要求.