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.      

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。     

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。     

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.     

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.      

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

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.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

战斗部中火工品装配技术研究

介绍了战斗部用火工品的分类、组成和原理,论述了各种火工品在战斗部中装配的安全要素,装配过程中发生的主要故障,以及故障处理和预防。工程应用表明采取安全技术措施和故障处理技术,杜绝了火工品装配引起的安全问题,产品的故障率大幅度下降。     

航电系统的处理机重构算法与实现

主要阐述了满足新一代航空电子系统中核心数据综合处理要求的实时操作系统 ;概述了系统软件的三个主要层次的总体结构 ;着重论述了重构处理机的问题 ;并详细讨论了处理机容错重构处理的实施过程。