故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

虚拟环境下某型迫击炮自动机故障预测仿真分析研究

在对某迫击炮自动机的结构组成和机构动作分析的基础上,应用ADAMS软件建立了该武器自动机的虚拟样机模型,并结合实验数据和理论数据对自动机连发射击仿真结果的对比,验证了虚拟样机的正确性。以虚拟样机为工具,对自动机常见故障的影响因素进行了仿真分析和计算,为该武器的故障预测提供了理论依据和数据支持。     

装甲装备自主式保障关键要素分析

针对装甲装备现有保障模式存在的"过剩维修"和"维修不足"的问题,分析了研究装甲装备自主式保障的重要意义;借鉴美军联合攻击战斗机自主式保障的思想,提出了装甲装备自主式保障的工作原理,重点讨论了装甲装备自主式保障的关键要素,包括故障模式、影响及危害性分析、先进传感器技术、故障预测、信息系统等。提出了继承发展、不断创新、全寿命周期和系统工程几个关键要素应该重点研究的方向。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

一种基于滑模变结构观测器的故障检测方法

提出一种基于滑模变结构观测器的残差生成及故障检测方法.利用滑模变结构所具有的对未知输入扰动的不变性,移除外界扰动对残差的影响,使残差只对故障信号敏感,从而提高故障检测的准确性,较好地解决基于状态估计的故障检测方法中检测鲁棒性与灵敏度之间的矛盾.仿真验证结果表明了该故障检测方法有较高的检测鲁棒性,同时对小幅值故障较为灵敏.     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

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.