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251.
利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断.  相似文献   
252.
基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。  相似文献   
253.
针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法.首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库.其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决...  相似文献   
254.
房屋型FMECA分析模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
把质量功能展开技术(QFD)中质量屋分析模型移植到故障模式、影响与危害性分析(FMECA)的模型之中,提出了一种称为“房屋型”的FMECA模型,介绍了该模型的框架结构、使用程序和主要特点。  相似文献   
255.
对“天巡一号”微小卫星的总体情况进行了简单介绍,并针对星务管理系统的功能给出了设计方案.从硬件和软件上提出了基于局部冷冗余备份的多项故障预防及故障处理设计,并设计了电源安全管理及软件容错等多项可靠性措施,提高了星务管理系统的可靠性及安全性,符合“天巡一号”微小卫星星务系统采用单一中央数据处理系统,集成星务管理及姿态控制能力的设计方案.  相似文献   
256.
人们正在抓紧进行各种故障预测技术的开发,如"预防性维护"、"故障预测"、"预测能力"、"结构健康管理"和"预防资产失效"等.那么,这些技术何时才能实现,又将为航空维修业带来哪些变化? 预防性维修(PM)是-种以运营状态为基础的维修管理方法,它与以使用时间为基础的防范性维护和故障检修不同.  相似文献   
257.
针对现有航空发动机电气故障检测方法存在检测速度慢、劳动强度大、不能对已有数据存储以便事后分析等问题,设计了一种基于检测传感器特征参数的航空发动机电气故障检测系统,开发了用于原位检测和离线检测的软件系统。硬件部分采用模块化设计思想,较好地实现了检测系统的通用性和扩展性。应用表明,该检测系统不仅检测速度快、数据准确、可靠,而且功能全面、操作简单、便于携带,达到了设计目标。  相似文献   
258.
提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.  相似文献   
259.
基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。  相似文献   
260.
将设备运行状态划分为三种状态,比以往的两态模型对于设备的故障分类具有更高的准确性.在设备运行状态三态划分的基础上,提出了新的三态模型,将设备运行状态定义为故障态、准故障态、健康态三种状态,其中准故障态包括间歇性故障和瞬态故障.对新三态模型与两态马尔可夫模型进行了分析比较.论文提出影响故障阈值设定的多方面因素,对新三态模型的高、低阈值进行了定义和分析,给出了求取阈值的目标函数.利用新三态的双阈值目标函数,进行了仿真计算分析,得到了传统的两态模型所达不到的总故障高检出率和低虚警率,取得了满意的结果.  相似文献   
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