Profust故障树建模与分析

实际中普遍存在的有显著渐近失效行为的系统 ,难以用经典故障树加以分析 ,于是 ,以“模糊事件的普通概率”这一理论为基础 ,建立了Profust故障树模型 ,并进行了部分定量分析 ,该模型的最大特点是综合运用了可以得到的关于系统运行的可能性信息和概率信息     

柴油机燃油喷射系统故障的数值模拟计算

采用数值模拟的方法对燃油喷射系统的工作过程作了简要的理论分析 .以典型的 135型柴油机燃油喷射系统为研究对象 ,在合理假设的基础上 ,建立了燃油喷射系统的数学模型 ,并应用特征线法和改进欧拉法 ,对其工作过程进行了初步的数值求解计算 ,模拟了燃油喷射系统部分常见故障时的工况     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

主汽轮齿轮机组及主要系统故障分析(I)——准备时的主要故障

论述主汽轮齿轮机组主要部件及主要系统准备时的故障形式、特征、原因和处理对策 .涉及的部件包括汽轮机、减速器、冷凝器、隔音联轴节、各种轴承 ,涉及的系统包括调节控制保安系统、滑油系统、冷凝系统和辅助冷凝装置 .     

基于神经网络技术和小波分析的发动机 气缸气密性能检测研究

提出了一种基于小波分析和神经网络技术检测发动机气缸气密性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样 ,通过处理和小波分析 ,获得反映发动机启动瞬时转速尺度参数 ,BP神经网络以此作为输入向量 ,从而有效地检测发动机气缸气密性能。     

基于知识的雷达装备故障诊断方法

根据雷达的特点 ,将装备的深层原理知识引入到诊断中来 ,提出了一种面向对象的基于信号传输通道搜索的层次诊断模型和基于框架的层次分布式知识组织形式。具体分析了建立模型和组织知识的方法 ,给出了诊断推理策略和控制策略 ,并通过对某雷达装备的故障诊断 ,验证了其正确性。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对"未知度"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定"未知度",适当扩充"未知度"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.