基于馈电信息的故障诊断技术研究

综合运用馈电信息基本理论,提出了一个基于馈电信息的故障诊断技术.该技术通过对馈电信息的比较、分析,从而实现对工作状态的监测和故障的检测;通过检测、分析馈电相关的频谱或相关的模式,实现状态分析和故障定位,完成对电子装备的故障诊断.     

基于模糊支持向量机的发动机故障诊断方法

发动机的故障样本少,用神经网络进行故障类别的学习和分类往往会出现过学习、泛化能力不高以及局部极小点等问题。针对这一缺陷,将基于小样本理论的支持向量机学习方法应用到发动机的故障诊断中。同时讨论了3种多故障分类器的优缺点,并用引入模糊隶属函数的方法解决了“一对多”方法在构建多故障分类器时存在的分类盲区,提高了分类器的分类精度。用该方法对发动机常见的8种状态模式的样本进行训练和识别,训练样本和测试样本都有较好的识别率。     

工程圆管故障的振动诊断技术

本文应用结构的敏感度分析法,以敏感区的频响函数作为观测特征量,建立了故障诊断的识别方程。利用Kalman 滤波迭代算法对某工程圆管进行了刚度型故障诊断的仿真计算和试验分析。结果表明振动诊断技术可用于工程结构故障的微机实时监控,具有精度较高,抗干扰能力较强的特点。     

STUDY ON REALISTIC TECHNOLOGY OF CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSTIC SYSTEM FOR SHIPPING POWER DEVICES

ＳＴＵＤＹＯＮＲＥＡＬＩＳＴＩＣＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＯＮＤＩＴＩＯＮＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＡＮＤＦＡＵＬＴＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳＹＳＴＥＭＦＯＲＳＨＩＰＰＩＮＧＰＯＷＥＲＤＥＶＩＣＥＳＷｅｎＸｉｓｅｎ;ＬｉＹｕｅ;ＴａｎｇＢｉｎｇｙａｎｇ（Ｄｅｐ...     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。     

火控系统的故障成因及专家系统的建立方法

针对火控系统的故障成因,通过几种常用故障诊断方法的比较,提出了最适合火控系统故障诊断的专家系统法,并就系统的核心问题—系统的总体结构、知识库的建立和推理机制的实现等方面给出了详细的介绍,以提高其应用价值。     

状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

模拟线性电路的多故障诊断方法

提出了一种基于电路分析理论的模拟线性电路多故障诊断方法,该方法采用电路分析理论中的替代定理,叠加定理来列写电路的故障诊断方程,利用方程组的相容性原理来进行故障定位,通过计算故障支路的电导增量来完成故障定值.仿真实例表明,这种方法可以提高电路诊断的准确性,并为模拟动态电路的故障诊断提供了理论依据.