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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

小推力液体火箭发动机燃烧与传热数值仿真研究

针对边区液膜冷却型小推力液体火箭发动机,引入VOF模型模拟冷却液膜,使用数值仿真手段计算了发动机推力室突扩构型对燃烧效率与传热特性的影响.对比可见计算结果是可靠的,计算表明无量纲台阶高度H*从0.111增加到0.222,燃烧效率增加0.35个百分点、燃烧效率随无量纲台阶长度L*增加变化较小、另外传热特性受H*与L*的影响都不大.这表明在扩张型推力室中,燃烧效率下降的主要原因是壁面附近的气态MMH无法与氧化剂有效混合.     

大功率柴油机喷油提前角对缸内燃烧过程的影响

针对某型大功率柴油机,采用试验和计算流体力学（CFD）仿真相结合的方法,研究了大功率柴油机在不同喷油提前角下的燃烧特性,着重分析了缸内最大爆发压力、峰值角、最大压力升高率、燃烧始点等参数的变化趋势,同时对缸内速度场、燃空当量比分布和温度场的变化进行研究,得出喷油提前角的变化对预混合滞燃期的改变是影响柴油机燃烧过程的主要因素,随着喷油提前角的增大,滞燃期内可燃混合气增多,缸内最大爆发压力、最大压力升高率和缸内最高温度随之升高。     

故障传播有向图在地面电源故障诊断的应用

基于图论的故障诊断方法能够有效地缩小故障源的搜索范围,在最短的时间内找到真正产生故障的部件。采用故障传播有向图的方法对某飞行器地面电源故障诊断算法进行了研究,针对该飞行器地面电源的物理结构及相关的电气特性得到其故障传播有向图,并经过一些运算后将有向图进行了分层重构,最后利用故障定位算法模拟了故障定位的过程,得到了很好的效果。     

神经网络在随动系统测试中的应用研究

针对神经网络在故障测试中因训练样本集大而导致的诊断速度慢和性能下降等不足,提出区域法则,即将全系统化解为若干个子模块并用神经网络去分别匹配,以此达到加快诊断速度和提高诊断能力的目的,同时给出了典型训练样本的建立思路和网络结构的学习算法.实验表明,该方法在火炮随动系统测试中体现出了较好的诊断效果,具有一定的工程应用价值.