基于VI曲线测试的电路板故障诊断技术

VI曲线测试是一种基于电路VI特性曲线的有效快捷的电路板及元器件测试维修技术,通过检测电路或器件的VI特性曲线,来定位故障点。研究VI曲线测试的特点,并介绍电路板VI曲线测试具体实现方法和操作技巧。     

基于混沌时间序列的飞行冲突预测(英文)

为了准确掌握飞行冲突量的变化规律及其准确预测,对飞行冲突的混沌问题进行了研究。首先,基于人-机-环境系统工程理论,建立飞行冲突的故障树,从定性的角度分析了飞行冲突的混沌特性;然后,建立了基于小数据量方法和小波去噪理论的最大Lyapunov指数λmax的改进混合算法,并利用此方法从定量的角度证明了飞行冲突时间序列中混沌现象的存在;最后,利用混沌预测方法对模拟数据进行预测,并通过灰色误差检验方法对预测结果进行评价。检验结果为后验差比值为0.2209<0.35,小误差概率为0.9853>0.95。结果表明该预测方法的有效性。因此,说明应用混沌理论进行飞行冲突分析与预测是可行的。     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

湘钢烧结厂SJ9500和SJ12000风机在线振动监测系统

介绍一种新的在线监测与故障诊断系统,并阐述其硬件和软件的实现方法。该系统集成了传感技术、信号分析技术、网络通信技术、控制技术和专家系统,实现了风机实时振动信号的自动采集,并通过计算机进行振动信号的处理和故障分析,能够及时反馈风机的在线状态,从而进行及时维修。该系统的实现提高了机械故障的监测速度和可靠性,在工业机械监测领域具有一定的实用性。     

某型发动机滑油系统的稳态压力计算

对某型发动机滑油系统建立稳态压力数学模型,算例表明,建模方案是可行的,数值处理是合理的,为滑油系统状态监控和故障诊断系统提供参考依据。     

基于有限元法的风洞结构故障诊断

针对2.4m风洞第一扩散段在运行过程中出现的裂纹现象,应用振动测试技术和有限元分析方法,进行了不同工况条件下振动测量和脉动压力测量,获得了结构在气流脉动压力作用下的主要振动频率范围.通过与有限元分析结果验证对比,诊断出了第一扩散段产生裂纹的原因在于内壳体裂纹板与气流长期耦合振动,结构疲劳从而导致出现裂纹.最后在此基础上提出了合理的整改方案,对结构进行了动力学修改.结果表明:结合振动测试,基于有限元法对风洞结构进行故障诊断是一种行之有效的方法.     

上电时间对卫星单机设计的影响分析

卫星整星测试时系统接口多,供电环境复杂,工作时需要严格按照时序进行开关机控制。文章结合典型故障案例进行了上电时间对单机设计、工作的影响分析,发现2类常见的异常现象:1)上电欠压引起的状态不可确定问题;2)上电时序不合理造成的单机数据异常问题。最后给出实用的排查方法供工程设计人员参考。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。