用于静电放电EMP实验的三模冗余技术

通过对TMR(Trip le Modu lar Redundancy)容错技术的分析和研究,介绍了一种基于FPGA芯片的TMR整体“硬化”技术,并分别对采用了TMR技术的电机容错控制系统和未采用TMR技术的一般电机控制系统进行了ESD EMP的辐照效应实验,得出TMR技术可有效增强控制系统抗ESD EMP能力的结论。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

自行火炮液压系统油液内泄漏量数学模型研究

通过对自行火炮油液泄漏故障形式和原因分析,综合考虑系统的工作压力、温度和混入空气量影响,建立了自行火炮油液泄漏量的数学模型。该模型指出了自行火炮液压系统内泄漏量主要取决于系统的温度、压力、液压油的动力粘度、油液的体积模量和热膨胀系数,揭示了泄漏量随工作参数峰值变化的规律,可为自行火炮的油液泄漏检测与定位提供参考。     

火炮驻退机故障诊断方法

驻退机是火炮的核心部件之一,其驻退杆活塞套磨损、节制环磨损及驻退机漏液是驻退机常见的故障。结合3种故障的故障机理,在反后坐装置后坐、复进运动方程组基础上,建立了一种新的反后坐装置故障诊断模型。计算机仿真表明,该方法简单、快速、精度高。     

基于BP神经网络装甲车辆电气设备故障诊断的研究

研究了装甲车辆电气设备故障的智能诊断,设计了基于BP网络的故障智能诊断系统。采用C8051F040单片机完成数据的采集和预处理,上位机应用C+ +builder和MATLAB的混合编程完成故障利用BP网络的诊断过程。研究结果表明,提高了设备故障诊断的准确度,实现了装甲车辆电气系统故障诊断的自动化、智能化。     

某型船用传动齿轮箱振动模态的试验与分析

某多输入双级传动齿轮箱是舰船振动与噪声的主要根源之一。文中在建立齿轮箱的试验模型后,采用固定锤击点改变测量点法采集各点的冲击数据和响应数据,在对同类型两部齿轮箱的模态试验的结果分析的基础上,通过对比找到了其中一部齿轮箱振动噪声增大的原因,经过对该齿轮箱的开箱测检结果表明,其分析结论是正确的。对该型舰船齿轮箱的故障诊断、提高其可靠性和维修性,具有重要的指导意义。     

基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用

命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行.     

基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断

着重介绍了齿轮箱故障诊断系统的实现过程和设计思想,及通过虚拟仪器开发软件LabVIEW、小波变换和神经网络技术,来实现齿轮箱故障诊断系统的核心内容,最后通过实例验证了此设计的可行性。     

服役工况下镍基单晶高温合金的损伤机制研究进展

为提高镍基单晶叶片服役寿命、解决发动机和燃气轮机的关键核心技术,近年来国内外持续开展了大量针对镍基单晶高温合金服役情况下损伤与失效机制的研究。从实际服役条件出发,总结了镍基单晶高温合金疲劳、蠕变和热机械疲劳损伤机制等研究成果与进展。此外,针对大量实验造成的时间与成本增加问题,还总结了近年来在镍基单晶高温合金的寿命预测方法方面的研究工作与成果,并提出了目前在镍基单晶高温合金寿命评估与失效分析研究方面所面临的困难和挑战。     

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。