基于Linux/QT的火控系统实时故障诊断方法

针对某数字化火控系统实时故障检测与诊断问题,提出了一种基于对象式框架知识表示的火控系统实时故障诊断方法。该方法采用专家系统与实时进程通信,获取故障征兆,进行实时推理定位故障源。给出了诊断系统的一般架构,介绍故障诊断系统知识表示的形式化描述,实时推理、规则匹配算法和UDP进程通信协议。实际应用证明了这种方法的有效性和可扩展性。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

潜艇水动力噪声的自航模试验技术研究

探讨了一种新型的潜艇流噪声与螺旋桨噪声的模型试验方法——自航模水动力噪声测试技术。该方法通过合理的试验方案设计及信号处理手段,在背景噪声相对较低的测试环境中,可得到具有时间通过特性的噪声信号,识别出流噪声与螺旋桨噪声。     

应用于引信遥控装定的火控信息交联装置

自差式多普勒无线电引信发射和接收装置是引信遥控装定的重要内容.在装置中引入单片机和FPGA技术,能快速、准确的装定已经出炮口300 ms以上的密集弹药,选择工作方式,可供选择的工作方式有近炸、碰炸、遥控炸、定时(距)炸.引信具备近目标发射电磁波功能,能有效抗有源干扰、海杂波干扰和信道干扰.FPGA的高度集成特性减小了编码和解码、调制与解调电路的体积,减小了引信工作电路.     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

齿轮箱非线性研究现状与展望

从齿轮箱非线性的产生及现象、非线性建模和非线性信号处理等方面论述了当前齿轮箱非线性研究的现状,阐述了目前齿轮箱非线性研究工作的特点,探讨了今后齿轮箱非线性研究的几个关键问题。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。