适用于海底观测网络的恒流远供系统可靠性分析方法

以水下单元的短路/开路故障模式为基础,提出一种分析缆系海底观测网络恒流远供系统可靠性的方法。根据系统供电和结构特性,将系统分成不同的供电链路和链路段。详细研究处于不同位置的各种水下单元发生故障时,对链路和观测设备的供电状态的影响。归纳导致系统和各链路无法正常导通、观测设备无法得到供电的状态情况,分析不同故障状态发生的概率,进而得出求解系统、供电链路与供电设备的供电可靠度的方法。通过算例分析,进一步梳理了3种供电可靠性的共性规律,说明在设计和建设恒流远供系统时,应综合考量这3种供电可靠性。     

基于多模型的模拟电路软故障诊断

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。     

无线通信设备故障诊断知识系统的设计及实现

通过分析无线通信设备的故障特点,按照面向对象的方法,设计了针对无线通信设备故障特点的基于知识的故障诊断模型,为了扩展和维护知识的方便,以及实现知识的重用,根据CommonKADS思想,对故障诊断模型按照领域知识、推理知识和任务知识进行建模。最后以VC＋＋6．0为开发工具和SQLServer2005为后台数据库,实现了原型系统的开发。     

基于特征相似度的同步发电机绝缘故障诊断

以同步发电机为分析对象,利用粗糙集可有效地处理和分析不精确的信息和知识的优点,从历史信息和决策中进行了特征量选取以及属性约简.对于无法处理的属性约简,采用条件限制得到能够有效反映属性的重要程度特征量,并以此计算特征量权重系数,消除主观因素的影响.在此基础上,针对励磁绕组绝缘故障,选择与设备健康状态直接相关特征作为判断对象,与同机组历史数据进行相似度分析,计算得到了其故障因子.设计出快速判断相关状态的算法,给出了判定准则并进行了编程实现.实验验证表明:该诊断算法能够对设备故障进行有效判定.     

基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断

提出了一种基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断方法.该方法将发动机故障征兆信号作为模糊推理的输入,利用专家经验建立模糊推理规则并提取蕴含关系,在此基础上,通过故障征兆信号与蕴含关系的Mamdani推理合成获取发动机故障原因发生的可能性,进而达到故障诊断的目的.实验结果表明,该方法可行且有效.     

舰船装备远程维修支援体系研究

借用20世纪90年代初期中国学者提出的开放的复杂巨系统理论,以及处理开放的复杂巨系统的方法论——从定性到定量的综合集成法,揭示了舰船装备远程维修支援体系的本质是一个人机共栖的开放的复杂巨系统;给出了描述系统的基于Agent的一般框架和在巨系统理论指导下研究远程故障诊断问题的思路;最后提出了需要进一步研究的几个问题。     

基于多元回归理论的油液光谱分析诊断方法

利用多元回归理论对光谱数据建立了多元回归诊断模型,并且建立了回归方程以及回归系数的检验方法,给出了异常磨损的界限值,最后通过诊断实例证明了该模型有一定的应用价值。     

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。