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81.
82.
基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统 总被引:3,自引:0,他引:3
针对运载火箭故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,通过将扩展故障树分析法 和 基于规则的诊断专家系统有机结合,建立基于扩展故障树的运载火箭故障知识获取及表示方 法,实现了从扩展故障树到诊断知识的自动转换和诊断知识的规范化表示,解决了基于规则 的诊断专家系统的知识获取难题。在此基础上,结合扩展故障树给出了运载火箭故障诊断专 家系统快速推理策略。该策略基于诊断优先系数,实现了对发生概率大、结构重要度高、危 害严重的故障的优先诊断,并通过浅层推理与深层推理相结合,保证了推理过程的精确性和 严密性。 相似文献
83.
基于Mentor EDA系统的模拟电路故障仿真器 总被引:2,自引:1,他引:2
模拟电路故障仿真器是故障字典法用于故障诊断所需的基本工具。本文基于MentorEDA系统设计一种能自动生成模拟电路故障字典的仿真器,并提供专家分析的辅助工具,实现在EDA环境中的故障诊断。 相似文献
84.
85.
Almost all work on model-based diagnosis (MBD) potentially presumes faults are per- sistent and does not take intermittent faults (IFs) into account. Therefore, it is common for diag- nosis systems to misjudge IFs as permanent faults (PFs), which are the major cause of the problems of false alarms, cannot duplication and no fault found in aircraft avionics. To address this problem, a new fault model which includes PFs and IFs is presented based on discrete event systems (DESs). Thereafter, an approach is given to discriminate between PFs and IFs by diagnosing the current fault. In this paper, the regulations of (PFs and IFs) fault evolution through fault and reset events along the traces of system are studied, and then label propagation function is modified to account for PFs and the dynamic behavior of IFs and diagnosability of PFs and IFs are defined. Finally, illustrative examples are presented to demonstrate the proposed approach, and the analysis results show the fault types can be discriminated within bounded delay if the system is diagnosable. 相似文献
86.
87.
戴国梁 《西安航空技术高等专科学校学报》2005,23(2):20-22,43
2004年5月1日开始实施的《中华人民共和国道路交通安全法》针对机动车与机动车之间、机动车与非机动车驾驶人或行人之间的交通事故,分别确立了过错责任和无过错责任两种不同的归责原则。本文拟运用侵权行为法归责原则理论,通过国内外有关法律之比较分析及我国新旧交通安全法规对道路交通事故责任承担问题展开讨论,以求抛砖引玉。 相似文献
88.
介绍了大力神-4改进型固体助推器的研制情况、结构特点及主要性能,阐述了地面试验失败的原因及改进措施,并联系卡斯托Ⅱ研制中出现的类似失败情况,就发动机内流场气流的相互作用及药柱变形对发动机工作的影响进行了扼要分析,并提出了值得重视的几点启示。 相似文献
89.
火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
应用神经网络方法,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程,并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值,检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络,在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。 相似文献
90.
《中国航空学报》2020,33(2):439-447
Fault diagnosis is vital in manufacturing system. However, the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal, extract the features and then put the features into a selected classifier for classification. The process of feature extraction depends on the experimenters’ experience, and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results. In view of these problems, this paper proposes a method of converting raw signals into two-dimensional images. This method can extract the features of the converted two-dimensional images and eliminate the impact of expert’s experience on the feature extraction process. And it follows by proposing an intelligent diagnosis algorithm based on Convolution Neural Network (CNN), which can automatically accomplish the process of the feature extraction and fault diagnosis. The effect of this method is verified by bearing data. The influence of different sample sizes and different load conditions on the diagnostic capability of this method is analyzed. The results show that the proposed method is effective and can meet the timeliness requirements of fault diagnosis. 相似文献