基于模糊故障树法的清洗机器人安全性研究

提出用故障树形图分析法来分析机器人安全性.首先根据机器人设计方案及失效分析建立故障树模型,用故障树分析法对此模型进行定性和定量分析.针对系统底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集理论引入故障树分析法,将底事件(基本事件)发生概率描述为模糊数,通过模糊运算规则估计出整个系统的故障率.      

ATE环境下的多频测试参数故障检测

从线性模拟电路灵敏度的概念入手,分析了通过获取敏感频点激励下的最大故障误差来检测电路参数故障的可能性,提出了一种针对测试频率和测点信息的激励矩阵.设计了适合自动测试系统进行模拟电路参数故障检测的联合激励方式提取算法以降低测试成本.仿真结果所给出的故障检测效果显示,该方法可以放大故障误差,并有助于利用敏感频点响应的差别来辨别故障信号.      

综合导航系统中的多级故障检测与隔离技术研究

文章讨论了综合导航系统中的故障检测与隔离问题, 提出了子系统机内自检测(BIT)、直接合理性检测、子系统输出相关性检测、卡尔曼滤波量测检测和间接合理性检测的五级综合故障检测算法。此算法简捷有效, 计算量小, 已成功地应用到了综合导航系统中, 有效提高了综合导航系统的可靠性。     

短小精干的海中游击手浅论特战潜艇与渗透作战

1996年9月18日，一艘朝鲜人民共和国的“鲛”级（San-O）特点潜艇在韩国江原道江陵外海执行渗透任务时因主机故障而意外搁浅、韩国海防部队在发现之后立刻通报韩国军方前来围剿。舰上24名朝鲜官兵在面对韩国军方的优势火力压境时，11名就地自决，另外13外则携带原本用于渗透韩国的装备强行在敌火下泅渡上岸。虽然韩国军方占尽数量、火力、机动力和地利优势，但在围剿这抗朝鲜特点部队的过程中却屡次无法得手，最后费时将近一个半月才得乘下的13名朝鲜特战部队剿清。其中韩国军方还误杀了一名韩国平民，让当时的韩国国防部长为此引咎辞职下台。     

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

船舶直流电推系统选择特性的短路故障模拟

为了研究船舶直流电推系统发生短路后的选择性保护特性,对短路发生后的主要短路源、线路状况及关键器件进行分析,采用基于设备参数的选择性保护分析与建模方法,对船舶直流电推系统选择性进行短路故障模拟.针对工程船舶应用,搭建与实际系统对应的仿真模型,对比仿真结果及短路试验结果可以看出,熔断器熔断时间、电压变化趋势及电压跌落情况都...     

Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

GJB289A总线网络电气特性仿真及故障分析

机载GJB289A 总线用于实现各类航空电子设备之间的物理连接,其可靠性直接影响着飞机航电系统的正常运行。为了分析GJB289A 总线网络典型电气故障特性,根据GJB289A 总线网络变压器、终端电阻分布参数及有损耦合传输线模型,在ADS（Advanced Design System）软件中构建包含两个耦合变压器的两端...     

不确定非线性主动容错控制系统模糊控制设计

考虑到实际主动容错控制系统中故障以及故障检测与隔离(FDI,Fault Detection and Isolation)决策出现的随机性,随机故障与FDI决策行为分别用两个Markov过程描述,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型表达不确定非线性主动容错控制系统,并基于并行分布补偿(PDC,Parallel Distributed Compensation)方案,给出了能够保证闭环模糊系统鲁棒随机稳定的模糊控制器设计方法.鲁棒容错模糊控制器的存在条件由一组线性矩阵不等式(LMI,Linear Matrix Inequality)给出,从而方便地利用优化技术求解,随后倒车控制系统的仿真结果验证了所建议方法的有效性.      

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.