小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

数模混合电路故障诊断的方法研究

结合目前数模混合电路测试的发展现状,对其故障诊断的理论进行了介绍,指出了各自的优点以及存在的缺陷,探讨了在实际中得到发展和应用的数模混合电路故障诊断技术,并预测了这些理论和技术今后的发展方向。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法

提出了一种航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法.该方法以部件特性曲线为基础,可以快速检测出航空发动机各部件的自身特性变化而排除由于其它部件性能变化引起的工作线变动带来的影响,从而快速判断出故障的部件.该方法特别适用于仿制发动机与原型发动机性能变化原因的查找.      

航空发动机健康管理技术进展及趋势

综述了航空发动机健康管理技术的最新进展,并指出了其发展趋势.     

应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障

研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.      

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时，实现了对过学习的抑制；将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程，运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题，在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机，结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比，该方法可有效避免漏警、抑制虚警，在l₁-范数和l₂-范数约束下，其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

空间红外遥感器定标机构故障应急退出装置

针对空间红外遥感器定标机构故障模式,首次设计了一种基于记忆合金的应急退出装置,以解决因电机或控制电路故障而导致的整个成像系统失效问题。该应急退出装置通过对记忆合金棒进行加热,使其受热收缩,从而驱动齿轮传动系统脱离啮合状态,完成机构复位运动。为验证该应急退出装置的功能和性能,利用研制产品进行了真空、大气环境等多种状态下的应急退出试验。结果表明:在大气和真空环境中,该装置能实现多种状态下的可靠退出功能;在28 V额定直流工作电压下,应急退出总时间可达145～152 s。该机构具有实现简便、可靠性高、退出速度快等优点,在空间机构的故障应急方面具有较大的工程应用潜力。     

变速恒频电源控制器的设计与实现

首先对变速恒频电源控制器（ＧＣＣＵ）的控制功能，保护功能，ＢＩＴ功能进行了详细分析，重点讨论了ＢＩＴ功能和ＧＣＣＵ的硬件设计方案。采用８０９７ＢＨ单片微型计算机，使硬件结构大大简化。文中还对电源系统的故障模式进行了较详细的分析，并阐述了ＧＣＣＵ软件设计的主要技术问题，提出了若干软件设计原则，给出了主要软件框图。所设计的ＧＣＣＵ在变速恒频电源系统中获得了满意的应用