故障诊断专家系统中诊断决策方法的研究

 被诊断系统的复杂性造成故障诊断过程效率低,耗费时间长。采用多属性决策方法可以将测试代价因素引入到对复杂系统故障诊断的决策中,以提高诊断的效率。根据故障诊断的实际情况,确定了对属性权值的约束条件,提出了一种求取MADM 权值的方法,解决了故障诊断决策中属性权值选取困难的问题。通过仿真证明和普通的方法相比,专家系统采用MADM 方法,故障诊断时间减少了1/ 5 。     

提供流体动压滑动轴承-转子系统故障诊断深知识的振动参数识别方法

 转子的不平衡量、油膜的动态特性系数、调速器对转子作用力的系数是几个反映流体动压滑动轴承-转子系统故障的主要振动参数,提供这些参数作为故障诊断的深知识,可以有效地提高故障诊断专家系统的能力。本文给出了一个识别这些振动参数的方法,该方法简单、易行,适用于数据的实时处理。本文还给出了一个利用深知识进行故障诊断的实例。     

基于时序分析的液体火箭发动机实时故障监测算法

建立ＡＲ模型对液体火箭发动机状态测量参数构成时间序列进行分析，并构造相应的信息距离差别函数进行状态监测。对某次试车的测量参数进行状态监测仿真表明，利用时序分析算法能够在满足实时条件下早期检测出发动机的故障。在算法中，使用了Ｋｏｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ信息距离函数作为判别函数，使得整个计算简单而可靠。     

发动机数控系统诊断技术的发展

综述发动机数控系统传感器的故障诊断尤其是软故障诊断技术的发展。首先介绍了传感器故障检测与分离技术的初期研究工作,论述了鲁棒故障诊断的必要性及发展。最后介绍了基于人工神经网络的故障诊断方法。      

液体火箭发动机故障诊断中的特征提取

对液体火箭发动机故障的原始特征进行特征提取和选择，以使所建立的故障标准模式由少数几个新特征给予有效的表达。比较了不同原始特征分布矩阵对特征提取结果有效性的影响，并对采用新特征来代表各种故障的效果进行了检验，结果同采用原始特征的效果很接近。     

基于灰色模型的故障预报技术及其在空间推进系统上的应用

研究了灰色预测建模,把灰色理论、预测技术和诊断专家系统相结合建立了一个故障预报系统,使用该系统针对空间推进系统气路部分故障,实现了故障预测预报。     

液体火箭发动机故障检测与诊断综述

对健康监控技术的中心问题－故障检测与诊断方法进行了综述，对可能用于液体火箭推进系统的各种故障检测与诊断方法进行了系统分类和详细评述，指出了近期必须研究和完善的几项主要工作。     

基于进程设计思想的导弹动力设备实时故障诊断系统的实现

根据大型号液体推进剂导弹及运载火箭动力设备系统的特点和一般专家系统所存在的主要问题,提出了一种基于多进程、多层次概念的实时故障诊断系统结构模型,探讨了使用该结构模型处理异步事件、增进系统容错能力、实现出现故障时的集中注意力、对系统状态进行自学习等问题的基本思想,以此开发的某型号导弹动力设备实时故障诊断系统已成功地应用于部队。     

基于神经网络及专家系统的混合诊断法

本文将神经网络与人工智能专家系统结合起来,利用神经网络的联想记忆能力对发生过的故障进行直接记忆和联想。利用专家系统的反向推理能力对联想产生的侯选故障进行验证。据此原理开发了一种更接近人类思维过程的诊断系统。      

小波变换在转子系统动静件早期碰摩故障诊断中的应用

利用小波变换理论对转静件早期碰摩故障进行诊断,通过对碰摩故障的仿真结果利用D20小波进行波形分解、利用高斯小波进行小波变换,得出：它们不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可准确诊断进入、脱离碰摩的位置;两种分析结果完全一致,达到了互相验证,从而进一步说明利用小波变换理论对早期碰摩故障进行诊断的有效性。