基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统

针对运载火箭故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,通过将扩展故障树分析法 和 基于规则的诊断专家系统有机结合,建立基于扩展故障树的运载火箭故障知识获取及表示方 法,实现了从扩展故障树到诊断知识的自动转换和诊断知识的规范化表示,解决了基于规则 的诊断专家系统的知识获取难题。在此基础上,结合扩展故障树给出了运载火箭故障诊断专 家系统快速推理策略。该策略基于诊断优先系数,实现了对发生概率大、结构重要度高、危 害严重的故障的优先诊断,并通过浅层推理与深层推理相结合,保证了推理过程的精确性和 严密性。     

基于故障树模型的航天器故障诊断研究

本文建立了基于故障树模型的航天器故障诊断框架，提出了航天器故障诊断的知识组织和表示方法及相应的推理控制策略，并通过对某卫星能源系统故障实验台的故障诊断验证了方法的正确性。     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

基于领域知识图谱的卫星故障辅助诊断与处置方法

本文重点针对传统故障诊断方法能力不足的缺点，开展基于领域知识图谱的卫星故障辅助诊断与处置方法研究，突破卫星故障领域知识图谱构建关键技术，关联固化卫星系统多维专家知识，构建卫星故障领域知识图谱，进而实现结合卫星故障知识信息的卫星故障推理分析和辅助诊断处置，提升复杂故障场景下的卫星故障诊断效率与处置能力。本文提出的方法为保障大气环境监测卫星的在轨长期稳定运行，提供了一种新的故障辅助诊断与处置措施。     

基于PETRI网的导弹控制系统故障诊断梯形图求解法

故障诊断是保证航空航天等大型复杂系统可靠性的重要措施，故障树为此提供了一种有效的方法，但故障树是一种系统静态行为的描述方法，如何描述系统状态的动态变迁过程成为人们追求的目标，本文在论述逻辑关系的PETRI网表示的基础上，提出了系统状态动态变迁过程的PETRI网模型梯形图求解算法，进而提出了基于PERTI网的故障诊断的梯形图求解方法，并用一实例说明了这一过程。     

基于故障树的智能型故障诊断系统

本文在故障树定性和定量分析基础上，提出了基于故障树的智能型故障诊断方法。该方法是建立在故障模式按发生概率大小排序和底事件按发生概率大小排序基础上，因此较好地反映了故障诊断过程中各个底事件和中间事件对系统故障的影响。     

射频制导导弹故障自动诊断系统

介绍用于射频制导导弹故障自动诊断系统的框架设计，列举了导弹故障模式种类，根据导弹综合测试与故障诊断的特点，遵循推理知识、测试知识和排故知识这样一种新的专家系统的分类方法，论述该系统的诊断原理及实现方法，阐述系统故障诊断功能工程化的特点及采用的关键技术。该系统已成功实现了对导弹电气故障的自动诊断。运行结果表明，该系统自动化程度高，诊断有效，操作使用方便，是一种新一代的导弹维护测试诊断系统。     

卫星故障诊断系统智能研制技术研究

为解决卫星故障诊断系统研制周期长、重复性工作量大的缺点,针对基于平行系统和数字卫星概念设计的卫星故障诊断系统,提出一种智能研制技术。建立包含参数、接口、原理模型、误差模型、故障模型和三维模型的数字部件库,利用数字装配技术实现对卫星的规范化描述,基于逻辑维分形结构将源代码书写规范分为确定性规则、有限规则和推理规则,采用机器学习的方法完成源代码书写规则的推理和实施,实现包括子系统部件、姿轨控软件、星务软件、耦合场计算、其他文件和地面测控系统等的数字卫星、遥测遥控系统与配套工具的源代码自动书写、编译及部署。针对多颗卫星进行故障诊断系统研制,系统运行结果表明了智能研制技术在提高系统研制效率方面的可行性和有效性。     

固体火箭发动机故障诊断技术现状及发展思考

固体火箭发动机的健康状态是导弹武器或运载系统任务成败的重要因素,故障诊断技术可提前预判发动机健康状态,预估其贮存寿命。根据发动机状态参数获取和故障诊断决策方式的不同,故障诊断技术可分为基于知识、基于机理模型和基于数据驱动三类。简述了基于检测技术和专家判断,即基于知识的发动机故障诊断技术现状;阐述了基于机理模型的发动机典型结构(推进剂药柱、复合材料壳体及其界面)健康监测技术现状,介绍了基于数据驱动和在线监测的发动机故障诊断技术现状;在评述当前发动机故障诊断技术特点的基础上,指出基于机理模型、基于数据驱动及其混合的故障诊断技术将是未来重要的发展趋势;最后展望了并重发展的贮存状态监检测技术和工作过程监检测技术,以及多种诊断方法优势互补的混合诊断技术、发动机健康状态自监测等重点技术发展方向。     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

基于时空结构的卫星智能诊断模型研究

针对卫星这类复杂系统的故障诊断,提出了基于时空结构的智能故障诊断系统模型(iFDS),从系统结构,结构模型,推理机制、流程模型等方面进行论述,通过对各种故障诊断方法进行融合,实现了卫星系统网络化、个性化、远程并行诊断的智能故障诊断.在故障推理机制研究中,将故障分为系统故障、多发故障和单元故障3类,分别对每一类故障提出相应的智能故障推理方法.     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

航天器集成健康管理系统研究

航天器故障诊断技术不仅要求提高航天器安全性和可靠性 ,而且要求削减航天器全寿命周期成本 ,现在的故障诊断系统已从原来单一的分系统 (如电源系统 )的故障诊断专家系统 ,向集系统状态监测、故障诊断和故障修复为一体的航天器集成健康管理 (IVHM)系统发展。本文介绍了航天器集成健康管理系统的基本概念 ,并对我国新型航天器整个集成健康管理系统、在轨健康管理系统、地面健康管理系统以及主要采用的技术作了详细的阐述。文中强调了基于模型推理技术 (特别是多信号建模技术 )在航天器集成健康管理系统中的重要性。文章最后指出了应采用从上至下的方案开发该集成健康管理系统。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

液体火箭发动机诊断知识挖掘系统设计

基于对液体火箭发动机的试验与故障诊断现状分析,设计了液体火箭发动机故障诊断知识挖掘系统DKMS,以实现试车数据的全面管理和故障诊断知识的高效提取。该系统采用C/S结构,分为数据采集子系统、试车数据管理子系统和诊断知识挖掘子系统三大部分。DKMS系统的设计为克服发动机故障诊断知识获取的瓶颈提供了一条新的途径。     

基于时域分析的风电机组电控系统故障诊断

随着风电产业迅速发展壮大,风电机组的故障问题受到广泛关注。风电机组中的核心部分为其电控系统,本文针对电控系统故障频发的现象,主要讨论了系统的故障诊断问题。文中介绍了电控系统中的常见故障,主要对影响系统较大的主控PLC故障和变桨故障进行研究。提出将时域分析方法应用于以上的故障诊断中,通过相关参数的比较,检测系统故障。     

某导弹机动发射装置神经网络故障诊断专家系统的初步设计

结合某导弹机动发射装置的结构特点和功能要求，应用基于神经网络的故障诊断专家系统的理论、方法和具体实现过程，对某导弹机动发射装置神经网络故障诊断专家系统进行了初步设计，提出了一些设想。     

柔性制造系统中实时故障诊断专家系统的研究

从ＦＭＳ故障的特点及诊断系统的要求出发，讨论了ＦＭＳ故障的分类及建模方法。提出了一种ＦＭＳ实时故障诊断专家系统的总体结构，介绍了该系统的知识表示方法及推理策略。     

基于数据库技术的故障诊断知识库管理系统设计

为解决传统大型复杂系统故障诊断专家系统中存在的知识库庞大、难于维护管理的问题,结合数据库技术设计了一套基于Windows平台的知识表示和知识库管理系统。该系统充分利用了数据库技术,实现了对知识库中知识的存储、添加、删除、修改和查询以及编辑过程中的一致性、完备性和冗余性要求,通过将该系统应用到运载火箭测试发射中的故障诊断专家系统中,一定程度上实现了知识处理的自动化,为运载火箭故障诊断专家系统的开发和运用奠定了重要基础。