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131.
研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证. 相似文献
132.
面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效. 相似文献
133.
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. 相似文献
134.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
135.
一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(Deep-GBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。 相似文献
136.
定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。 相似文献
137.
针对空间站所处太空环境的特殊性、对接机构对空间站正常运行的重要性,以及对航天器可靠性要求日益增加的问题,提出在对接控制系统中增加可靠性设计,实现整个机构的高质量、平稳运转。在完成正常控制功能的基础上,在系统中采用了四重冗余的工作机制,包括主备机双热备份、自动/手动控制模式切换、自动控制关闭指令双线发送和工作模式的三取二判断,对四重冗余设计的具体判断流程进行了详细的解释。对控制系统软件进行仿真验证,结果表明:本方法设计的对接控制系统具有高可靠性和故障容错能力。 相似文献
138.
139.
弹性支撑条件下裂纹齿轮体有限元模拟与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
将齿轮与轴的装配支撑关系考虑为弹性支撑, 采用有限元数值分析ANSYS软件对故障齿轮的动力特性进行了模拟.研究了裂纹故障发生后齿轮动力特性的变化, 分析了不同大小和不同类型的故障对齿轮体动力特性的影响.结果表明:裂纹的大小和位置对动力特性都有影响, 但裂纹发生位置的影响要大于裂纹大小的影响, 即处于齿轮结构体中部的缺陷要比处于外边缘的缺陷对动力特性影响大.另外, 探讨了仿真时设置弹性支撑边界条件的方法, 并通过与固定支撑和自由支撑边界条件的比较, 给出了弹性支撑条件下分析结果的真实性和有效性, 为齿轮故障发生机理和诊断的研究提供了一种方法. 相似文献
140.
采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测. 相似文献