试建立基于检测振动加速度信号的设备故障部位诊断模型

往复式压缩机、内燃机等复杂设备,一旦出现故障,诊断的首要任务是要判断它们的故障部位。以检测振动加速度信号取代传统的耳听手摸的经验方法是这类设备诊断的一个趋势。尝试着提出了基于检测振动加速度信号的设备故障部位诊断模型--单特征模型和多特征集成模型。通过在往复式压缩机和内燃机上的实例验证表明,提出的单特征模型和多特征集成模型具有一定的可行性,其中多特征集成模型比单特征模型更有效。     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

战伤诊断与修复计算机辅助系统

概述了战伤诊断与修复的基本情况,对战伤诊断和修复的过程进行了简要说明,定义了战伤诊断与修复计算机辅助系统,同时利用关系型数据库语言Vc 6.0编写了战伤诊断与修复计算机辅助系统应用软件,介绍了战伤诊断与修复计算机辅助系统应用软件的功能及使用方法。为说明计算机辅助系统应用软件的实际过程,文章最后针对某型飞机一种典型的战伤情况,利用本文介绍的战伤诊断与修复计算机辅助系统对某型战斗机进行了战伤诊断与修复分析。     

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

BIT和ATE组合测试技术及其应用

详细介绍了BIT和ATE组合测试技术及其在机载电子设备测试与故障诊断的具体应用。应用表明BIT和ATE组合测试技术可有效提高设备的测试性。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

精密超精密加工技术在微机械制造中的应用

随着微机电系统的发展,微机械零件的材料应用领域不断扩大,结构形状也从二维、准三维提高到三维复杂结构,相应的微机械制造技术也随之发展,并在微机械零件制造中得到了应用。     

减速器振动信号的经验模态分解

时域同步平均是直升机减速器诊断技术的基础,目前这种方法依赖于转速传感器提供相位同步信号。探讨了应用经验模态分解代替时域同步平均分析减速器振动信号的方法。构建了一个减速器振动信号模型,提取了故障特征信号。对经验模态分解过程进行了理论推导,证明经验模态分解可以分离出故障特征信号,给出了信号分离的充分条件。将这种方法应用于直升机减速器的两种故障(点蚀和裂纹)振动数据,结果表明经验模态分解正确地分离出了故障特征信号,信号特征更为显著。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

基于混沌变量的航空发动机性能监控与故障诊断

针对在利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定,本文提出利用混沌变量确定各参数的权系数,使优化得到的综合指数值比采用专家调查法所得到的综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。