基于多元回归理论的油液光谱分析诊断方法

利用多元回归理论对光谱数据建立了多元回归诊断模型,并且建立了回归方程以及回归系数的检验方法,给出了异常磨损的界限值,最后通过诊断实例证明了该模型有一定的应用价值。     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

线导鱼雷的导引算法、方法和方案及使用性能

依据水下平台获取目标信息的特点和线导鱼雷的导引机制,阐述了线导鱼雷导引控制有关术语的概念、解决的问题及相互关系,指出改善线导鱼雷导引使用性能的根本环节在于对导引方案的优化。通过对“自动导引”方案存在问题的分析,提出优化线导鱼雷导引方案,必须突破依靠单一探测器和“全程跟踪”观念的束缚,充分利用来自各种渠道的目标信息和鱼雷的速度资源,发挥作战使用者的主导地位,才能提高其适应复杂作战环境的能力,进而发挥出武器装备应有的作战效能。     

基于数据融合技术的液压系统故障诊断

在分析数据融合基本概念和原理的基础上,阐述了多传感器数据融合在设备故障诊断中的应用技术,提出了将多传感器数据融合技术应用到液压系统的故障诊断方法,并应用于某车辆液压系统故障诊断实验,给出了实现计算机自动诊断的程序流程,结果表明该方法能够及时准确地提取液压系统故障特征、诊断出故障部位、找出故障原因.     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

自动消防系统在大型聚集场所火灾中的应用

分析大型公共聚集场所(如商场、会展中心、写字楼、公共娱乐场所等)火灾事故特点,并有针对性地说明了自动消防系统的作用,着重阐述了在火灾抢险救援中如何充分利用这些设施,以减少人员伤亡和财产损失,提高灭火成效。     

基于缸盖振动的燃油喷射系统故障诊断

对V型12缸柴油机缸盖振动燃烧段信号与缸内压力进行了时域对比,分析了失火时的缸盖振动响应,研究了供油规律随转速变化情况。分析表明缸盖振动中包含喷油器针阀落座的振动响应,研究了基于短时能量动态双阈值端点检测提取针阀落座响应时间特征的方法,利用振动信号的峰值加速度来表征针阀落座的强度。在不同工况及不同状态下提取了针阀落座时间及强度的振动特征,结果表明：振动特征能够有效反映针阀的工作情况,可以用于燃油喷射系统故障的诊断。     

全电式炮控系统非线性特性及其控制策略

全电式炮控系统是一个强本质非线性的复杂系统,内部存在齿圈间隙、弹性形变、摩擦力矩、参数摄动和外界扰动等不确定非线性因素,造成炮控系统出现稳态＂牵移＂,驱动死区、延时与振荡,低速＂爬行＂和高速调炮＂超回＂等一系列问题,成为制约系统性能进一步提升的瓶颈问题。分析了全电式炮控系统的特点和结构组成,论述了系统内部各种非线性因素及其对炮控系统性能的影响,在此基础上探讨了近年来炮控系统非线性补偿控制的研究进展和今后的研究方向,为提高炮控系统性能提供了新的技术途径。     

基于AIS反面选择算法的炮射导弹故障诊断方法

提出将人工免疫系统（Artificial Immunity System,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...