基于多智能体系统的飞机舵面故障诊断方法

采用了多智能体系统方法对飞机系统的舵面故障诊断问题进行分析.首先从飞机系统的复杂性角度分析了该方法对其进行故障诊断的适应性,然后提出了对组成飞机舵面故障诊断系统的各智能体进行分类、建模和编码的方法,并在此基础上提出了故障诊断智能体的交互模型.在仿真实例中,采用Simulink建立了F-16飞机的仿真模型,用JADE平台构造了故障识别智能体以通过数据融合来对具体的舵面故障进行诊断,并利用MAC-Sim建立了Simulink与JADE平台之间的信息互通.仿真结果说明,该方法能够通过智能体的交互与协作来实现飞机舵面单故障和组合故障的在线协同诊断.     

多Agent装备故障诊断与维修系统研究

提出利用多Agent技术设计装备故障诊断与维修系统,设计了该系统的工作流程和若干个智能A-gent,各个单独的Agent都具有自己的判断方法、知识处理及同其它Agent的协作能力。通过任务共享和结果共享完成装备的故障诊断与维修。     

基于Internet的网络化三容水箱实验平台

基于网络的故障诊断与容错控制算法的现有研究大多止于数值仿真,而简单的数值算例无法准确反应实际的工业过程,需要利用真实的物理实验平台对各种算法进行评估。本文构建了基于Internet的网络化三容水箱系统,为网络化故障诊断与容错控制算法提供了一个基准的实验平台。该系统有较为精确的数学模型,可以方便地设置多种故障。整个系统立足于真实的物理系统、真实的网络传输特性以及真实的故障种类,可作为基准平台对网络化故障诊断与容错控制算法的效果进行评估。     

汇博机器人视觉系统在工件分拣中的应用

针对使用示教或离线编程方式工作的工业机器人程序固化,不能随环境改变自动调整分拣对象和过程,造成生产效率低、成本高的问题,提出了一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统利用汇博工业机器人和智能相机与S7-1200 PLC通讯后对准抓取点并调整工件放置参数从而完成对工件的分拣和归类摆放。实验结果表明,该控制系统的软硬件设计能实现准确分拣工件且分拣成功率高,且易于实施。     

面向智能制造的数控机床联网技术研究

针对当前制造企业数控设备与企业信息系统直连薄弱、数控系统种类较多且互不兼容、远程预警式故障诊断缺乏等问题,本研究在分析数控系统主要通信接口的基础上,提出一种面向智能制造的数控机床联网方案,解决设备层级、车间层级与企业层级的联网问题。设计的基于ESP8266的物联网低成本数控机床通信网关为实现远程DNC加工和远程、预警式故障诊断提供了硬件平台。该技术方案适合FANUC、三菱、西门子的系列化数控系统,是面向智能制造的一种低成本组网方案。     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。     

直升机飞行参数综合分析系统的设计与实现

本文的研究目的是实现直升机飞行参数的综合分析,建立了数据采集装置、飞行参数维护子系统、飞行参数信号处理与分析子系统、智能故障诊断子系统、虚拟飞行再现与评估子系统五个部分。阐述了各个子系统的设计思路和方法,系统的设计和实现对于直升机飞参记录系统校验维护、直升机技术状态监控、飞行质量评估和飞行安全及事故分析具有重要的意义。     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型，只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化，该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验，实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境，能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度，具有较好的鲁棒性。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究，在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理，对干扰不敏感而对故障比较敏感，故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动，在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器，使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

基于模糊Petri网的设备故障诊断新方法研究

专家系统用于计算机数控（CNC）设备的故障诊断日益受到人们的重视。为了能够解决故障现象的模糊性，本文将模糊理论与Petri网结合，建立了模糊Petri网（FPN）理论体系。引出了FPN转移被激发规则，确定了FPN的动态运行过程。应用FPN能够清楚地表达与或树、产生式规则等知识表达形式。基于FPN理论，建立了CNC设备故障诊断专家系统（CNCM-FDES）。该系统由知识库系统、知识库管理系统、诊断推理机制、诊断过程解释机制、故障评价、故障决策与入机界面组成。文中分别介绍了该系统的各个组成部分。     

飞机电源系统BIT技术的应用及发展

飞机电源系统内自检测技术已日益受到人们的重视,文中介绍了ＢＩＴ技术及其四个方面,即;检测技术,信号处理技术,故障识别和诊断技术,故障处理技术。阐述了飞机电源已经历了四代发展及其已实现了数字化,标准化的现状,指出飞机电源ＢＩＴ技术的核心是故障诊断技术,并对我国今后飞机电源ＢＩＴ技术的发展提出了建议,指出了发展方向。     

航空发动机气路故障诊断研究现状与展望

航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析,以识别气路部件性能退化或故障的主动过程,是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径,当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。本文较为详尽地阐述了发动机气路故障诊断技术的发展历程;讨论了发动机气路故障诊断的主要方法,包括基于线性/非线性模型的诊断方法、基于数据驱动的诊断方法、基于信息融合的诊断方法等,评述了这些方法的优缺点;最后指出了气路故障诊断技术中的关键技术和难点,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于案例推理的TCAS板卡深度故障诊断研究

TCAS是保证飞机安全飞行的重要保障。本文分析了TCAS板卡的故障模型和电路结构,在故障诊断系统中引入案例推理方法,对增强TCAS板卡深度故障诊断的效率有很大帮助。     

低空突防中的多传感器信息融合技术研究

当飞机超低空贴地飞行、航路上多障碍物时,机载传感器容易失效。针对这一情况,本文首先论述了低空突防过程中,机载多传感器系统必须采取的有效信息融合措施;然后对容错控制问题进行了讨论,给出一个多传感器故障检测与隔离算法,使用该算法容易剔除失效的传感器,并将多传感器系统进行重构,降低了失效传感器数据对系统的污染程度;接着给出一个简单实用的分散滤波算法,该算法使得各有效传感器的数据被并行处理,且各局部处理器之间无需数据交换,需存储的数据量较少,提高了系统的实时性,最后的仿真算例说明了这一点     

基于立体视觉的孔探分析系统及其应用

孔探分析在现代航空发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用，开发基于立体视觉的孔探分析系统，对提高故障诊断水平和预测准确度，节约发动机维护成本有着重要的现实意义，系统利用立体视觉技术以及图像处理技术，完成了对双目视觉左右图像的标定和匹配，实现了对实体表面的三维测量和立体重建，本文介绍了基于立体视觉的孔探分析系统的基本原理与主要功能，并结合应用实例验证了系统的有效性。     

基于案例推理和等价空间的定性/定量混合故障诊断方法

针对难以获得航天器控制系统的精确模型,采用基于知识的定性故障诊断方法也难以奏效的问题,采取定性/定量混合故障诊断的思路,将基于案例推理和等价空间故障诊断方法有机结合,建立定性/定量混合故障诊断模型,推出一种定性/定量混合故障诊断方法。以航天器姿态控制系统为对象进行故障诊断。验证结果表明,推出的定性/定量混合故障诊断方法能够发挥二者的优势,比任何单独一种方法的诊断效果都好。