基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

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.     

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。     

INS 故障模型和推理方法的研究与设计

讨论了某型惯导 ( INS)设备的结构、工作流程和故障特点 ,分析了基于知识的专家系统 ( ES)常用的诊断模型和推理方法 ,在此基础上 ,设计了具体的基于对象的惯导综合层次模型及其推理机 .该模型和推理机已实际应用于该型 INS的故障诊断专家系统的设计     

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。     

导航装备数字维修平台的安全技术

讨论了导航装备数字维修平台的网络传输安全性问题,分析其安全需求,提出采用Java安全技术来解决堆修平台的安全性.从工程项目实际需要的角度出发,阐述了在导航装备数字维修平台中的Java安全机制以及实现技术.     

星载光学遥感成像系统复杂性分析

为研究星载光学遥感成像系统的复杂性,由复杂系统的基本特征与系统研究的基本原则出发,通过对成像全链路流程的分析,确定光学遥感成像系统的复杂性来源及其表现形式。建立星载光学成像的数学模型,以系统重要参数——调制传递函数为基点,通过正过程建模分析和逆过程测量计算相结合的方式,分析了系统复杂性研究的基本原则,即还原论与整体论相结合、定性与定量相结合的过程。由正、逆过程的对比分析,一方面阐述了系统性能与各个环节参数之间的关系,另一方面又由正则化盲反卷积的方式得到图像中真实的调制传递函数。二者相辅相成,既能通过补偿系统复杂性因素影响提升系统性能,又能进一步指导系统优化设计。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。