平滑支持向量机的航空发动机性能衰退故障诊断

为解决发动机所监控的健康指数不能多于测量参数的问题,采用平滑支持向量机方法(SSVM),用4个参数对发动机九类衰退故障进行诊断,并与传统的支持向量机方法(采用LSSVM)进行对比.研究表明:在样本数量小、样本分布不平衡等条件的影响下,SSVM对各类部件性能衰退故障的诊断正确率均在90％以上.相对于LSSVM,SSVM无需优化参数,鲁棒性强,对样本集大小和样本集数目不平衡性的适应性良好,更适合航空发动机性能衰退故障的诊断.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用

对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。     

弹载控制系统电磁干扰模拟注入试验方法研究

提出了导弹武器控制系统电磁干扰模拟注入的一种试验方法,通过系统试验,验证了控制系统容错机制和设计方案的正确性以及模拟试验方法的有效性,为抗电磁干扰控制系统的研制开发提供技术保障。     

一种轴承故障等级诊断改进方法

针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点,提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法,研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据,同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析,确定了最优特征属性参数,并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数,减少了冗余信息,提高了诊断准确率,减少了时间消耗,不仅有效地诊断出了轴承的故障类别,而且实现了轴承的故障等级诊断,使诊断更加精细化,为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

模拟器测试与维修训练应用仿真研究

为提高武器系统的故障诊断与维修水平,在模拟器中应该依据电路特点通过故障分析建立故障诊断与维修数据库,然后在此基础上进行故障设置。介绍了故障分析的原理以及数据库的组成,并且举例说明了2类故障的设置方法,为武器系统测试与维修的训练提供了新的方向。经实际使用,该模拟器具有良好的应用前景和显著的军事效益。     

针对固定窗口算法的椭圆曲线密码故障分析

针对固定窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,基于符号变换故障攻击原理,通过分析不同故障模型下的密钥恢复过程,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,并进行仿真实验。实验结果表明：采用固定窗口算法的椭圆曲线密码易遭受故障攻击,10min内即可恢复NIST-192完整密钥。该故障分析方法也适用于其他采用点乘运算的密码算法。     

基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法

为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。     

基于高斯白噪声加入的EMD在旋转机械故障诊断中的应用研究

为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。