基于最优未知输入观测器的BIT降虚警技术

针对基于模型的机电控制系统BIT中的虚警问题,分析了系统中的信息不确定性和产生虚警的机理,基于最优未知输入观测器方法设计了BIT故障检测诊断系统,该系统对信息不确定性具有较强的鲁棒性,能够充分地抑制虚警。在某机电跟踪与稳定伺服平台BIT系统上进行了试验研究,结果表明机理分析正确,所提方法有效。     

基于分层结构的故障诊断专家系统RDSC方案

针对军事指挥自动化系统中的硬件设备,运用分层结构专家系统技术实现对系统的远程故障诊断与维护支持,提出了远程维护和故障修复支持技术模型,并对该模型的专家系统技术进行探讨,给出了基于CLIPS专家系统的一个实现模型,最后阐述了专家系统中推理机与知识库的设计和实现.     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.     

现代故障诊断技术研究现状与趋势

回顾了状态监测与故障诊断技术的发展历史,归纳和总结了基于系统数学模型、基于系统输入输出信号处理以及基于人工智能等途径的故障诊断方法。从混合智能诊断技术、BIT技术、远程协作诊断技术3个方面,对现代故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行了分析与探讨。提出了故障诊断领域目前和将来的研究方向。     

基于故障树的系统安全风险实时监测方法

当前的安全性分析方法大都属于预先安全性分析方法,即在系统使用前对系统进行安全性分析。但系统的动态特性,如组成部件工作状态的动态变化,使系统的安全性呈现实时变化。为研究系统的实时安全风险,提出了一种基于故障树的实时安全风险监测方法。该方法用故障树表示系统结构,建立系统安全风险评估模型,根据系统的技术状态参数与系统组件工作状态的对应关系,实时对系统的安全风险进行监测;并根据安全风险监测的情况,对安全风险变化原因做出解释,做到防患于未然。用一个具有前馈控制冷却系统的例子演示了该方法的有效性。     

航天器推进系统气液路故障仿真

为了研究和分析航天器推进系统气液路故障的发展变化规律及对整个推进系统性能的影响,在某挤压式航天器推进系统仿真模型的基础上,分别采用Realizable k-ε湍流模型和一维可压缩流模型对气路泄漏和堵塞故障进行动态仿真,采用一维不可压瞬变管流模型与变流量系数模型对液路泄漏和堵塞故障进行仿真分析。仿真结果表明:推进系统增压气路堵塞和泄漏故障,会导致增压不足,使推进剂供应管路压强下降;推进剂供应管路堵塞故障和泄漏故障会导致混合比偏离设计值,使推进系统性能降低。两类故障都会引起推力不足,致使系统性能降低。两者的不同之处在于:堵塞故障下,故障组件上游压强高于额定工况,推进剂消耗低于额定工况;泄漏故障下,故障组件上游压强低于额定工况,推进剂消耗高于额定工况。     

模糊Petri网在指火控系统故障诊断中的应用

故障诊断是保证指火控系统可靠性的重要措施,现将模糊Petri网应用于设备故障诊断,给出了基于模糊Petri网的故障诊断模型.以一个实际故障诊断系统应用为例,说明了该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点.     

某型坦克抢救车作业装置液压系统故障仿真

采用仿真软件对某型坦克抢救车作业装置液压系统进行建模,仿真研究典型故障情况下的液压系统动态特性,从而初步探索了将仿真技术应用于装甲车辆液压系统故障诊断的有效方法。     

基于隐Markov树的序贯故障诊断模型

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型.给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法.将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率.     

基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。