模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

基于数据融合技术的液压系统故障诊断

在分析数据融合基本概念和原理的基础上,阐述了多传感器数据融合在设备故障诊断中的应用技术,提出了将多传感器数据融合技术应用到液压系统的故障诊断方法,并应用于某车辆液压系统故障诊断实验,给出了实现计算机自动诊断的程序流程,结果表明该方法能够及时准确地提取液压系统故障特征、诊断出故障部位、找出故障原因.     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于缸盖振动的燃油喷射系统故障诊断

对V型12缸柴油机缸盖振动燃烧段信号与缸内压力进行了时域对比,分析了失火时的缸盖振动响应,研究了供油规律随转速变化情况。分析表明缸盖振动中包含喷油器针阀落座的振动响应,研究了基于短时能量动态双阈值端点检测提取针阀落座响应时间特征的方法,利用振动信号的峰值加速度来表征针阀落座的强度。在不同工况及不同状态下提取了针阀落座时间及强度的振动特征,结果表明：振动特征能够有效反映针阀的工作情况,可以用于燃油喷射系统故障的诊断。     

基于AIS反面选择算法的炮射导弹故障诊断方法

提出将人工免疫系统（Artificial Immunity System,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

层次分析在故障诊断中的应用

首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论.对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述.最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方法,并给出了诊断推理过程的基本搜索策略,对于提高复杂装备的故障诊断效率具有一定的工程应用价值.     

面向武器装备综合诊断的IETM结构技术研究

通过对IETM技术发展和应用前景的分析,对该项技术在武器装备维修领域应用的价值和效果进行了评价。给出了综合诊断的定义,并按照诊断要素综合和诊断信息融合的思想,探讨了IETM,PMA,ATE技术结合应用的综合诊断模式,提出了2种适应武器装备综合诊断和诊断信息融合要求的IETM结构框架。最后,指出了发展以网络为中心的交互式电子信息化维修技术的重要意义。     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法,给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法.最后,结合故障诊断实例,详细阐述了该诊断方法的应用过程,在对多个传感器提供的证据进行合成后,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显降低,证明该诊断方法合理有效.     

模糊理论在导弹系统故障诊断中的应用

任何系统的故障都有一定的模糊性,因此模糊理论在故障诊断中有着广泛的应用.模糊故障诊断有利于提高系统的故障诊断的水平,本文以模糊理论知识为基础,建立了系统的模糊故障诊断模型,并应用于某型号导弹武器系统的故障诊断中,结果证明该模型的有效性和合理性.