基于可操作度的单冗余度机器人容错性指标

当冗余度机器人关节出现故障时,必将影响其灵活性.即使正常操作时具有较高的灵活性,如果关节出现故障也可能导致雅可比矩阵奇异,致使机器人不能沿任意方向运动.针对单冗余度机器人出现一个关节故障的情形,用可操作度分析此类机器人的容错性,并提出新的运动学和动力学容错性评价指标,所给指标计算量小、易于在线实时运算,最后给出优化算例,证实了所给评价指标的有效性.     

基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断

为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力,在分析调频高斯小波特性的基础上,提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断算法.该算法仅利用传感器的观测量来直接诊断传感器工作是否正常.它可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测.仿真结果证明了所提方法的有效性.     

力综合式余度伺服机构故障检测门限设定方法

本文论述了力综合式余度伺服机构的故障检测问题。根据伺服机构的位置控制精度要求,导出了压差故障门限的估算公式,其结论便于工程应用。     

液压泵故障诊断的神经网络方法

利用神经网络方法解决液压泵多故障诊断的问题。文中通过对液压泵故障机理的分析，针对液压泵多故障模式提出了利用集成ＢＰ网络进行多故障诊断的策略。理论和实验结果分析表明，利用神经网络方法可以有效地诊断知识别液压泵多故障模式，其识别率随着学习样本量的增大而提高。     

液压泵轴承故障的诊断方法

利和倒谱包络方法解决液压泵轴承故障特征提取和故障诊断的问题，文中详细给出了倒谱包络的模型，然后在频域和倒频域比较正常泵和轴承故障泵的功率谱变化及倒谱包络变化。分析研究表明，轴承振动信号相对于柱塞与斜盘的振动是非常微弱的，利通常的信号处理方法进行轴承故障诊断往往难以奏效，而利用倒谱包络方法则可以突出故障信息，从而达到轴承故障诊断的目的。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

根据模糊逻辑和神经网络网络对故障诊断方法做了研究，并介绍了具体实现过程，最后结合某液压系统对该方法作了验证，并给出了直接用前馈感知器进行故障诊断的对比结果。     

容错待命储备系统的任务可靠性计算

讨论了待命储备系统具有容错性能时的任务可靠性计算, 由于故障检测器、切换器和待命器件是否可靠,直接影响该容错系统的可靠性.为了正确评估系统的任务可靠性,这里考虑了检测器和切换器存在一定的误警率和误切换率. 据我们所知,Markov模型是处理这个问题的主要工具,而国内很少有这方面的讨论.本文用Markov理论来确定系统的状态及其状态转移矩阵, 从而容错可靠性的计算问题得到解决,此外还讨论了有关误差概率的计算模型.     

多种故障树求解方法的测试与分析

在完善故障树分析中主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间相互转化运算的基础上，建立了故障树的定性、定量分析的多种方法，提出了不同结构故障树选择适用方法所应遵循的原则。这些方法和选用原则的合理应用能有效的降低兀IA的“NP”困难，为FTA的简化提供了新的途径。     

故障诊断专家系统中的模糊推理方法

分析了在构造机械加工故障诊断专家系统时领域知识的不确定性，认为国在故障诊断领域，专家的思维逻辑以及大部分领域知识反映的事物的模糊性而不是随机性，由此提出了基于模糊集理论的模糊诊断方法。利用隶属度和模糊综合评判的概念和方法有效地处理了领域知识描述和诊断推理中的不确定性问题，指出了在模糊推理模型中，模糊诊断权矩阵是专家诊断知识和诊断经验的集中体现，并且给出了确定初始诊断权矩阵的方法。     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值，利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合，由此获得了最终的融合诊断结果，最后，通过算例证明了该方法的有效性。