航天计算机自检测技术

介绍航天容错计算机（ＣＰＵ）容错的一种硬件设计方案。这种方案采用四台ＣＰＵ的冗余来实现ＣＰＵ的自检测，以达到ＣＰＵ容错的目的。     

计算机视觉研究的一种分布式专家系统模型

本文从系统设计角度,概述了计算机视觉研究的现状,分析了单一视觉专家系统研究的困难,进而给出了进行计算机视觉研究的一种分布式专家系统模型,并探讨了其中的一些问题。     

控制系统故障诊断方法综述

本文根据诊断算法的复杂程度和诊断系统性能的权衡问题讨论了目前几类主要的动力学系统故障诊断方法,其中包括特殊故障滤波器和滤波残差统计检验的应用。最后介绍了故障诊断方法在航空和航天方面的工程应用。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

知识获取子系统ACQUIST的设计与实现

知识获取是专家系统的瓶颈问题,本文详细叙述了数控系统故障诊断专家系统的知识获取子系统ACQUIST的设计思想和实施方法。     

竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

基于改进人工蜂群算法的多值属性系统故障诊断策略

针对实际工程应用中常见的多值属性系统故障诊断策略问题,在传统人工蜂群算法(Artificial Bee ColonyAlgorithm,简称 ABC算法)的基础上,提出改进蜂群算法用于多值属性系统的测试序列寻优。首先,在蜂群算法中重新定义多值 D矩阵和五元组的含义;其次,引入方向信息概率矩阵,设置状态转移规则和矩阵元素更新策略;最后,采用导弹舵系统实例说明算法的实现过程和有效性。最终测试序列寻优结果表明:与传统的多值 Rollout算法相比,文中所提算法能得到较好的诊断策略结果,具有一定的应用价值。     

涡桨发动机减速器振动故障判别

首先简要介绍了某型涡桨发动机减速器的结构及特点,然后通过对减速器振动信号中的频率成分及减速器故障的频谱特征进行分析研究,应用模态分析、对比分析和细化分析、细化谱分析及共振解调技术等故障诊断方法,对该型涡桨发动机减速器振动大、内齿圈裂纹、齿轮剥落及主动齿轮偏载等典型减速器故障进行了详细分析,明确了故障原因,有效消除了减速器故障。本研究可为带有减速器的航空发动机的故障诊断及判别提供重要依据。     

一种基于条件熵的航电设备故障诊断方法

针对目前航电设备故障诊断能力相对较弱的现状，提出一种将粗糙集中的条件熵算法应用于故障诊断的方法，并将该方法应用于实例．结果表明诊断结果准确简化，有助于提高装备可靠性和维修性。