基于虚拟样机的供输弹机液压系统故障仿真

供输弹机是火炮实现装填自动化的重要机构,涉及机电液等多种系统的耦合,故障率较高.为了能够真实地模拟供输弹机液压系统的故障过程,提出了适用于大型复杂系统耦合仿真的协同仿真方法,建立了完整的供输弹机虚拟样机,较好地解决了机电液耦合、多碰撞拓扑等难题,并通过实装试验数据验证了虚拟样机仿真的可信性.以溢流阀发生粘滞阻力过大和液控单向阀发生控制油路故障为例,说明了故障发生时供输弹机的动力学响应特性,明确了故障机理,为快速地进行故障特征提取和积累故障样本奠定了良好的基础.     

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.     

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。     

软件测试的故障模型

故障模型是测试的基础,也是一个测试方法成熟的重要标志.软件的错误表现为2个方面:①计算结果错误;②系统"死机".导致第1类错误的故障相对来说是比较容易检测的.导致系统死机的故障其后果是严重的,这类故障由于一般其检测概率较小,也往往难以检测.死循环故障是最常见的能引起系统死机的故障,但这种故障由于其复杂性难以对其模型化,同时在许多情况下,死循环故障也比较容易暴露.对C 中几种能导致系统死机的典型故障进行了分析,这种故障的检测其意义重大,将这些典型的故障组合在一起,就构成了面向软件系统死机故障的故障模型.     

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。     

基于测试性验证的故障注入系统设计研究

在以往的装备设计中多是按照实际需求,往往忽略了测试性验证,为装备的使用埋下隐患．以测试性验证为基础,设计了一套故障注入系统,并将其应用于某型号装备的自动驾驶仪设计阶段．实验表明,该系统能够快速有效地对装备实施故障注入并给出量化结果．     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

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。     

改进关联规则挖掘算法航空发动机故障检测

通过对航空发动机机载数据结构以及几种常用的航空发动机故障检测方法的深入分析,提出采用关联规则挖掘来实现航空发动机故障检测.针对常用的关联规则挖掘算法——Apriori在应对数据量较大的数据库时存在效率瓶颈的问题,对该算法进行了改进.改进后的算法可以不断降低数据库规模和候选项集的数量.通过对航空发动机实际试车数据的挖掘实...