CAN总线在装甲车辆故障诊断与状态检测系统中的应用

针对目前装甲车辆内部设备种类繁多、故障机理复杂且缺乏较为全面的实时在线故障诊断与状态检测手段这一问题,提出了一种基于CAN总线的网络化在线故障诊断与状态检测系统设计方案,进行了CAN总线通信网的短帧应用层协议开发以及系统实现。该系统具有实时数据采集、在线故障诊断和状态检测等功能,且扩展性强。该系统通过了实车试验,测试结果验证了该方案的可行性和系统工作的可靠性。     

遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用

提出了基于遗传算法的航空发动机故障诊断的方法,将概率因果模型与发动机故障诊断问题结合,在得到发动机故障征兆和故障成因之间关系的基础上,利用遗传算法实现对故障的分类和诊断.该方法可以准确而快速得实现对复杂故障问题的诊断,将其应用于某型发动机的故障诊断中,得到了较好的效果,同时也说明了遗传算法在航空发动机故障诊断中是行之有效的.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

一种故障诊断专家知识库编辑和维护系统

设计了一种适用于火控系统的故障诊断专家知识库编辑和维护系统。从诊断对象的结构和功能原理出发,提出了一种对象式框架知识表示方法。该方法将诊断对象的原理知识统一为一种形式,简化了知识表示的复杂度。该系统分别建立对象式框架的状态、测试、规则、维修、图表等知识项,利用这些知识项建立系统的知识库。还对系统的可视化实现和功能进行了说明。实践表明该方法可以提高系统的直观性、简洁性,提高人机交互能力。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

基于FMECA的某型雷达系统故障分析

故障模式、影响及危害性分析 (简称FMECA)是提高系统可靠性的一种有效的工具。在雷达系统故障分析中运用FMECA方法 ,通过计算机辅助程序实现了故障分析的预测分析和定量分析。与传统的故障分析方法相比 ,该方法能够避免分析中的盲目性和主观性 ,可以获得更为准确的分析结果     

自行火炮内燃机故障先期预测中的仿真应用

通过对自行火炮内燃机汽缸工作过程进行建模 ,并应用质量损失函数 ,对其未来工作过程进行仿真 ,获得其未来工作参数 ,为对内燃机进行故障先期预测打下基础     

数据基故障诊断算法更新问题研究

机内测试被广泛应用于故障诊断、装备健康管理与预测等领域。针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新、样本数量不平衡、硬件条件限制问题,提出初步解决方案。利用基于密度的聚类和人工免疫方法处理原始数据;提出基于代表样本点的混合学习方法;利用支持向量机和仿真案例验证所提方法。结果表明所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

火控系统的故障成因及专家系统的建立方法

针对火控系统的故障成因,通过几种常用故障诊断方法的比较,提出了最适合火控系统故障诊断的专家系统法,并就系统的核心问题—系统的总体结构、知识库的建立和推理机制的实现等方面给出了详细的介绍,以提高其应用价值。     

反射射线追踪技术在城市场景多径预测中的应用

多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,其不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行深入研究。以信号在简易街道传播为例,对比分别利用所提算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。