通用机液平台的液压不解体检测与诊断系统设计

在分析装备液压系统检测参数体系的基础上,依据不解体测试的原则,应用流量不解体检测技术、外卡式压力检测技术和油液污染度快速检测技术,构建了基于PX I主机的液压状态检测与故障诊断系统,可实现对装备液压系统的技术状况快速准确检测、故障诊断以及技术状况趋势分析。     

电路故障诊断方法的研究现状与发展

电路故障诊断方法的研究对武器装备电子学位的维修和设计具有重要意义。在简介电路故障诊断基本方法及其存在问题的基础上,介绍了数字电路、模拟电路和数模混合电路故障诊断方法的研究现状、研究热点、研究难点和发展趋势,指出了电路故障诊断方法在实际工程应用中存在的困难和需要解决的问题。     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

柔性制造单元监控系统总体设计与研究

本文就监控与诊断技术的发展现状与趋势进行了综述。设计并研制FMS/FMC监控系统CMFDS,给出系统的组成、功能、配制、硬软件系统、总体结构及系统的技术特点。在加工中心、FMS上的实验表明了该系统良好的通用性和简洁性,体现了集成化、智能化现代监控技术发展的趋势。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景     

基于支路屏蔽思想的模拟电路故障字典的自动建立方法

通过分析传统的故障字典法存在的问题,提出了一种完全不同于传统方法的新的故障字典法。该方法依据支路屏蔽的思想,通过逐一屏蔽电路的各支路,建立起能诊断软、硬两类故障的故障字典。详细阐述了该字典的自动建立方法和原理,并通过诊断例子,证明了该方法的有效性。     

运用故障传播图进行诊断推理的研究

基于对系统结构的分析,利用系统本身各部件之间的故障传播特性,提出了一种新的算法,以确定系统发生故障时真正的故障源。在单一故障源诊断中,可以确定故障源;在多故障源诊断中,确定最大可能故障源的最小集合。     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。     

从故障特征群中快速确定故障点的方法

工程设备的结构日趋复杂,使故障诊断的难度不断增大。本文在最大故障信息量诊断的基础上提出了最大故障信息增量判断准则,可从故障特征群中一次找出最可能的故障点,简化了诊断过程,提高了诊断速度。