基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

用最小割集有效系数法确定航炮系统故障的诊断程序

本文提出用最小割集有效系数法确定航炮系统故障的诊断程序,以改进底事件有效系数法没有充分考虑底事件对系统故障发生的影响的缺点。     

FTA在末制导雷达故障诊断中的应用

阐述了 FTA 的原理及应用步骤,以某型末制导雷达天线子系统为例画出了其故障树。给出了定性分析和定量计算,论述了 FTA 在末制导雷达故障诊断中的可行性。     

状态关联及其在故障树自动建造中的应用

为了对状态关联复杂的系统进行精确的故障诊断 ,需要开发包括状态关联的故障树自动建造方法。提出了描述状态关联关系的状态树与状态关联矩阵 ,依据状态关联设置了状态叠加算子 ,描述了状态关联在故障树自动建造中的应用     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法及执行时间分析

针对嵌入式船舶电力模拟训练系统在频繁模拟操作指令下对潮流计算的快速性需求以及嵌入式模拟训练系统极其有限的运算资源之间的矛盾,提出一种基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法。该算法在常规回推前推法基础上对节点编号进行优化,将多电站船舶电力系统在实际开环运行模式下等效为由多个辐射状电网构成的有序BDL树集,树集中的每个有序BDL树包含单个电站中的主配电板层、配电层和负载层,并把发电机潮流整合入主配电板层,避免了常规潮流算法中节点编号突变问题。对该算法的时间复杂度分析结果及实际运行结果进行比较分析,证明该算法比常规船舶电网潮流算法更优。     

某伺服实时控制软件SFMEA/SFTA

对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。     

高效非结构网格变形与流场插值方法

非结构动网格在含动边界的非定常流动模拟中应用十分广泛。为了提高网格变形的计算效率和对复杂外形的适用性,发展了高效的K近邻-径向基函数（KNN-RBF）动网格方法。并采用高效的交界面节点一致性方法实现了网格变形的并行化。由于边界的运动和变形形式多种多样,在自主开发的计算流体力学（CFD）程序中实现了动网格的用户自定义函数（UDF）功能模块,可以灵活地设置此类问题中的边界运动。在模拟大变形问题时,采用了全局网格重构的策略对网格质量较差的区域进行处理。提出了快速查找新旧网格最近点的两级KD（K-Dimensional）树方法,并根据最近点在新旧网格间进行流场插值。从而建立了高效健壮的并行流场插值方法。通过对若干算例进行模拟,验证了所发展方法的正确性和健壮性。     

软件故障树分析实例研究

软件故障树分析(SFTA)是硬件或系统FTA的扩展,可应用于安全性关键软件的验证和可靠性分析.本文首先阐述了SFTA的原理和应用过程,然后介绍了结合某嵌入式软件进行实际应用的过程以及最小割集的生成,并在此基础上提出了对该软件的改进建议.     

基于故障树分析法的引信作用可靠性分析

引信作为武器系统的核心控制部分,其可靠性决定了整个武器系统的最终毁伤效果.现有引信可靠性研究多集中于对某型引信或引信某个机构的可靠性分析.基于故障树分析法,以引信系统分析为基础:首先,根据引信结构及工作原理,分析常见的故障模式;然后,根据故障模式建立故障模型并以某型触发引信为例,进行定量和定性分析,得出影响该型触发引信...