组合导航系统的鲁棒故障诊断

 讨论了导航系统的故障检测问题,提出通过设计对特定导航系统故障敏感的最优鲁棒向量来检测组合导航系统故障,只利用传感器的测量数据,不需要具体的动态模型,并与常用的奇偶检测法进行了比较.最后以3个导航系统的组合为例,仿真结果显示,鲁棒故障诊断的检测故障、隔离故障效果明显提高.     

闭环FOG的自诊断及在RSDIMU中的应用

首先阐述了闭环干涉型光纤陀螺(I-FOG)中回路的特点,揭示了它的自诊断能力.由此给出了一种具有自诊断能力的闭环干涉型光纤陀螺并将它应用于一种容错捷联惯性测量单元(RSDIMU)中,针对该单元,设计了一种容错算法.该算法除了利用陀螺的输出外,还引入了它的自诊断信息,从而实现了仪表级的信息冗余,使这种RSDIMU的容错能力由原来的故障运行(FO)-故障运行(FO)-故障安全(FS)上升到FO-FO-FO-FO-FS.用Markov可靠性估计模型对该系统的估计表明,其可靠性也有了很大的提高.      

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

基于DSP和FPGA的模拟机数字多通道电路测试系统研制

采用DSP和FPGA相结合的方式,研制出一套数字电路测试系统,以FPGA仿真运行环境、DSP作为系统控制,可对模拟机多通道数字信号板进行测试,实现故障通道的检测。该系统电路结构简单,实用,具有可扩展性。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

纳米级碳酸铅在NEPE推进剂中的应用

研究了纳米级碳酸铅对ＮＥＰＥ推进剂燃速压力指数的影响。采用ＤＳＣ分析了纳米级碳酸铅与ＮＥＰＥ推进剂主要组分硝酸酯的相容性以及对推进剂固化反应的催化作用和对高氯酸铵、硝胺常压热分解的催化作用,并利用恒压静态燃速仪测试了推进剂在４ＭＰａ￣１１ＭＰａ的燃烧速度和燃速压力指数。发现纳米组碳酸锅表现出与硝酸酯良好的相容性,对推进剂的固化反应和硝胺的热分解均有很强的催化作用,对高氯酸铵的热分解则没有明显的影响     

基于基因算法的加工质量故障诊断研究与实现

以基于节约覆盖集理论的概率因果诊断模型为理论基础,以基因算法为该模型的求解策略,两者结合起来解决质量管理界的难点问题之一--机械加工过程质量故障诊断问题,其中又以构造一个合理有效的基因算法个体适合度评价函数为重点,同时引入了故障树分析方法,来提高诊断模型的准确性和可解释性。应用研究表明,该方法将有效地解决加工质量的诊断与改进问题。     

ADN 及其混合物燃烧性能的理论计算

分析了新型含能材料二硝酰胺胺（ＡＤＮ）的热分解特性和燃烧特性,提出ＡＤＮ燃烧初期热分解反应的假说,建立了由化学结构特征计算ＡＤＮ及其混合物燃速公式,并计算了ＡＤＮ和配比不同的ＡＤＮ混合物的燃速特征,计算结果与实测值十分一致。从化学结构和化学反应的层次分析了ＡＤＮ单质燃烧出现平台燃烧现象的原因,认为ＡＤＮ热分解过程中,中间产物ＮＨ４ＮＯ３的形成和消失在平台（麦撒）燃烧中起着关键作用,预测了ＡＤＮ提高     

BPN 在涡扇发动机气路故障诊断中的应用

本文应用误差反传网络（BPN）算法,研究发动机气路部件故障的定量诊断,并针对某型军用涡扇发动机的典型故障,给出了诊断结果,分析了测量系统的随机误差、发动机的不同工作状态、不同调节规律对的诊断结果影响,结果表明BPN可成功地应用于发动机故障的定量诊断。