基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

传感器故障检测、识别和适应方法

对现有的方法进行了研究，着重阐述用检测滤波器思想进行传感器故障检测、识别和适应的方法。并利用这些方法，对一个具体的模型设计一个传感器故障检测、诊断和适应系统。通过故障仿真计算，验证了本文提出的方法使用的有效性     

直升机尾桨故障及其试飞研究

介绍了直升机尾桨故障类型及其处理方法和试飞方法。探讨了发动机功率、空速、飞行高度等因素对尾故障试飞的影响。在实际试飞的基础上，给出了正确处理尾桨故障的基本方法，为直升机飞行员在飞行时遇到类似故障后的处理及有关研究人员提供了重要的参考。     

聚氨酯泡沫塑料拉伸本构关系及其失效机理的研究

 通过 3种密度硬质聚氨酯泡沫塑料的拉伸实验,研究了它们的应力 -应变特性及其应变率效应。同时,为确定泡沫塑料拉伸失效机理,对材料进行了扫描电镜下的细观拉伸实验,观察了试件表面胞体的变形与失效过程,再结合宏观拉伸试件断口的扫描电镜分析,进一步讨论了泡沫塑料在拉伸加载下的失效机理。基于泡沫塑料的拉伸应力-应变曲线,用数值方法拟合了泡沫塑料的拉伸本构关系。     

微机测控系统输入输出接口智能故障诊断

介绍了用于对微机测控系统输入接口板、输出接口板测试硬件系统的构成,设计了接口卡电路.针对两块电路板,提出了对数字电路板的测试和故障诊断分四个层次,即整板级、功能模块级、单片级和功能输出点级的思想,采取了对功能输出点进行编码的方法建立数字电路板测试的标准知识库,提出了使用功能标志矩阵的方法对各个层次的测试结果进行存储的方法,并根据各个层次测试的关系及相应功能标志矩阵的关系建立了智能化故障诊断程序.     

赘余桁架结构可靠性的计算方法

 本文在现有的一些国际流行的有关计算赘余桁架结构可靠性方法的基础上加以改进,提出了计算赘余桁架结构可靠性的强度削减一人造外载法。它将结构的失效看作是一个前后相关的失效过程,而不是象以往的算法那样,将结构的失效看作是一些孤立的状态,因而更真实地反映了赘余结构失效的方式和实质,更准确地计算出了结构真实失效概率的上下界。算例结果表明,本文算法是切实可行的。     

W型发动机双轴摆动故障的排除

简要介绍了DPF－2型控制系统在W型发动机上的应用，分析了该系统在使用过程中出现的双轴摆动现象，对整个系统的稳定性进行了探讨，采取措施解决了该发动机双轴摆动故障并进行了试验验证。该研究对进一步完善该型发动机的燃油控制系统有一定的参考作用。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.