状态监控与故障诊断聚类分析法

概要阐释聚类分析方法及其技术要点，对用聚类分析进行状态监控和故障诊断作了探索性研究，提出用８种系统聚类法进行状态监控和故障诊断。     

高应变率下的玻璃钢力学性能的实验研究

利用分离式Ｈｏｐｋｉｎｓｏｎ压杆研究了国产环氧玻璃钢和聚脂玻璃钢在平均应变率约为１０＾３ｓ＾－１下的动态力学性能，给出这两种材料在冲击压缩下的弹性模量和能量吸收率，为新型飞行保护头盔的设计提供了材料的实验依据。     

动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。     

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.      

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.     

三维四向编织复合材料弹性性能的有限元预报

在四步法方型三维编织复合材料细观结构单胞模型的基础上,假设纱线具有六边形横截面,应用ANSYS软件,建立了实体有限元模型,该模型表面与预制件表面平行,更加符合三维编织复合材料的实际结构,且有利于力学性能的分析,同时,该模型中还考虑了织物的编织角与内部编织角的几何关系.基于该模型,计算了材料的弹性常数,分析了编织角和纤维体积含量对弹性常数的影响规律.结果表明,数值计算与实验结果吻合较好.此外,还确定了材料内部的应力场分布,为材料的强度预测奠定了基础.      

连续玄武岩纤维及其复合材料耐腐蚀特性

通过考察玄武岩纤维在蒸馏水、氢氧化钠溶液及盐酸中煮沸3h后的强度与质量变化,及其复合材料在8种化学介质中分别浸泡15d、30d和90d后的力学性能与表面形态变化,对一种国产连续玄武岩纤维及其复合材料的耐化学介质腐蚀性能进行了实验研究.结果表明,该玄武岩纤维及其复合材料都有很好的耐水及耐碱性能,且纤维的耐碱性能优于其耐酸性能.由于玄武岩纤维的耐酸碱性能差异,使复合材料具有如下腐蚀特性:酸性介质中,复合材料弯曲强度和弯曲模量同步降低;碱性介质中,复合材料弯曲强度降低,而弯曲模量几乎保持不变.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

航电设备故障诊断中的决策算法

设计了故障诊断专家系统中的多属性决策算法.分析了诊断决策算法对诊断效率的影响.根据各属性对诊断决策的影响,对属性值进行规范化.采用线性加权函数来评价各故障的优先级,利用对故障发生概率的偏好性求解各属性权值.设计修正向量对评价函数进行修正以满足它在属性边界点上跳变特性.通过实验分析了该多属性决策算法在不同情况下对诊断效率的提高程度.      

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.