液体火箭发动机故障检测与诊断综述

对健康监控技术的中心问题－故障检测与诊断方法进行了综述，对可能用于液体火箭推进系统的各种故障检测与诊断方法进行了系统分类和详细评述，指出了近期必须研究和完善的几项主要工作。     

基于多Agent的卫星故障诊断融合技术研究

为提高基于多Agent的卫星故障诊断系统的诊断准确性，充分利用已有的各种诊断方法获取的诊断信息，在分析故障诊断原理的基础上，提出了将数据融合技术应用于多诊断Agent的思想；并根据卫星故障诊断的特点，将权重引入多诊断Agent的诊断结果融合技术中，给出了权重的具体确定方法和改进的D—S证据理论，最后举例验证了该方法的有效性。     

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。     

国外载人航天器故障诊断技术

详细介绍了故障诊断技术在国外载人航天器故障诊断中的应用及发展过程，并对专家系统技术进行了重点分析和介绍，国外载人航天器故障诊断经历了60年代简单的状态监测（水星号），70年代的基于算法的诊断（阿波罗），一直到80年代的基于知识的智能诊断（航天飞机），三个阶段，还介绍了NASA为其航天飞机主发动机透平泵和空间站电源系统开发的故障诊断专家系统，并对航天领域故障诊断技术特点进行了综合分析，同时指出了航天领域故障诊断技术的发展趋势。     

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。     

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。