基于长短时记忆网络的仿真系统数据故障诊断方法

针对空空导弹仿真系统中传统数据分析方法效率低下,无法快速有效对大量仿真数据进行故障识别的问题,提出基于长短时记忆网络的仿真系统数据故障诊断方法。该方法分析仿真试验数据的数据特征,采用长短时记忆网络对健康数据中的时序信息进行记忆,并内嵌至所建立的多层次深度神经网络模型,从而有效表征健康数据的本征变化属性,进而对试验过程中的故障数据进行准确诊断。空空导弹仿真系统数据智能诊断结果表明,本方法在快速诊断的基础上,故障诊断识别率达到90%以上。     

基于局部线性模型树模型的柴油机进气系统漏气和堵塞故障诊断

柴油机进气系统漏气和堵塞等性能退化型故障将会导致排放恶化和经济性下降。针对进气系统具有较强的非线性,难以建立精确的数学模型问题,提出基于局部线性模型树（LOLIMOT）模型的故障诊断方法,为在线故障诊断提供一种思路。提取进气压力波的一次谐波信号幅值与相位、充量系数为故障特征,采用 LOLIMOT方法对充量系数、进气压力波动幅值与相位信号建立基于发动机转速和进气密度的参考模型;采用奇偶方程生成3个残差信号,计算各个残差信号的阈值;分析残差信号和故障类型的映射关系。结果表明：所建进气压力波动幅值LOLIMOT模型、进气压力波动相位LOLIMOT模型、充量系数模型验证数据与模型仿真数据具有较高线性相关度;采用充量系数、进气压力波幅值与相位为故障特征值建立的LOLIMOT模型生成残差信号的故障诊断方法,可诊断进气系统漏气故障和中冷器堵塞故障。     

基于故障树的贝叶斯网络模型在装甲车辆中的应用研究

利用故障树成熟的方法，建立基于故障树的贝叶斯网络模型；根据故障诊断的一般思维，综合考虑故障特征信息量、搜索代价、故障概率等因素制定了最优故障搜索策略，并以某装甲车辆典型故障为例验证了该方法的有效性和准确性，实现了故障诊断过程的优化．     

装甲车辆故障诊断专家系统

以装甲车辆为分析对象,根据故障发生的规律和故障现象的特殊性,采用框架表示与产生式表示相结合的方法对知识进行表示,分析了故障诊断知识库的建立过程和不确定推理机制的实现方法．应用CLIPS专家系统开发平台,设计了一种装甲车辆的故障诊断专家系统．     

装甲车辆远程故障诊断系统

装甲车辆远程故障诊断系统由现场监测诊断、网络传输通道、远程诊断服务中心构成.系统采用B/S结构,应用ASP QLServer2000及Html,JavaScript等建立远程故障诊断网站.先进行现场设备数据采集和状态监测,并故障诊断,然后请求进入诊断服务中心并传至诊断服务器.服务器调用智能系统,并请求数据库服务器和虚拟诊断平台提供支持,对现场状态进行监控和诊断决策.关键技术涉及远程协作网架构、数据库安全保密等.     

柴油机排气氧化催化转化器故障诊断技术方案的仿真分析

柴油机排气氧化催化转化器(DOC)是一种重要的柴油机排气后处理技术,其在线故障诊断是柴油车车载诊断系统(OBD)的重要内容之一.根据DOC在线故障诊断技术研究的需要,采用仿真分析方法对以DOC前后排气温度和排气背压作为DOC催化剂老化、载体堵塞以及破损等失效故障诊断参数的在线诊断方案进行了分析.研究结果表明:在一定柴油机工况下,以DOC前后排气温度和排气背压结合一定的诊断算法对DOC的失效故障进行诊断是可行的.     

多传感器信息融合在自行火炮发动机故障诊断中的应用

针对单一传感器信息反映故障的模糊性和不确定性，发动机故障诊断精度较低的情况，提出了一种基于模糊逻辑的发动机喷油器故障MSF诊断方法。某12缸发动机喷油器上设置的5种故障分别是喷孔堵塞、针阀卡滞、弹簧断裂、针阀开启压力过低和针阀开启压力过高。将8个特征参数融合到模糊逻辑推理诊断系统中，根据实验统计，分别建立了8个特征的隶属度函数和6种状态的输出隶属度函数。该方法能有效地提高发动机故障诊断精度。     

装甲车辆传动箱齿轮健康监测与诊断方法

装甲车辆传动装置是装甲车辆关键组成部分之一,对车辆机动性能的发挥具有重要作用。机械传动是装甲车辆传动装置构成的基本样式,其中以齿轮传动为主。针对装甲车辆服役条件下的关键零部件健康监测与故障诊断难题,以传动箱齿轮为研究对象,探索利用加速度传感器在线长期监测振动信号以进行装甲车辆旋转件（齿轮、轴、轴承等）状态评估和诊断的可行性。采用有限元分析对正常、点蚀、裂纹和断齿4种状态下的齿轮进行了模态分析,在齿轮箱模拟试验平台上进行了振动信号的采集与处理,对比分析了正常与断齿条件下的振动信号频谱。结果表明：齿轮损伤会引起其固有频率下降,随损伤加剧,固有频率降幅增大。因此,齿轮固有频率随其状态变化而变化,可作为损伤指标;振动信号频谱分析,特别是边频带结构特征,有助于实现齿轮故障诊断。     

装甲车辆自动装弹机故障诊断研究

介绍了装甲车辆自动装弹机的工作原理，分析了故障产生的原因。针对自动装弹机的故障特点，分别采用故障树、专家系统和神经网络三种故障诊断方法，并综合3种方法的优点，分析了最佳故障诊断模式。     

双向联想分析在航箭电路故障诊断中的应用

文中介绍了基于人工神经网络的故障模式的双向联想分析方法和双向记忆矩阵 BAM(bi-directionalassociative matrix)容量限制问题的解决办法,并结合实例说明双向联想分析方法在某型飞机机载火箭电路故障诊断中的应用。     

基于CAN 总线的特种车辆状态数据采集系统

针对海军特种车辆数据采集效率低、信息化程度不高等问题,设计一套基于CAN总线的特种车辆状态数据采集系统.利用采集终端完成数据的采集和存储功能,通过车载CAN通信网络,采用监控平台对终端采集到的数据进行解析,实现对车辆运行状态数据的实时显示功能,并通过将系统接入某型装甲车辆CAN通信网络进行测试.测试结果证明:该系统能实时监测和记录车辆运行状态信息,对部队信息化建设具有一定的参考价值.     

用于弹载线阵红外与激光扫描成像引信的轻量化卷积神经网络目标识别方法

为了进一步提高末敏弹在复杂战场环境下对地面装甲目标的识别概率,提出了一种基于轻量化卷积神经网络的红外图像与距离像复合探测识别方法。网络设计考虑了弹载环境对实时性的要求,将网络划分为特征提取、特征融合2个阶段。在特征提取阶段,对不同源的图像进行了分布式卷积,提高了网络的并行性,降低了网络参数量与计算量; 为了弥补分布式卷积带来的特征损失,将距离像与红外图像的融合图像也一并作为网络输入; 在特征融合阶段利用深度可分离卷积实现了进一步的轻量化设计。通过仿真缩比实验环境获得的数据集进行实验验证,实验结果表明,网络具有较小计算复杂度的同时能够对复杂背景环境下的装甲目标进行有效识别。     

基于连续小波变换的柴油机气缸工作状态检测

为实现装甲车辆柴油机气缸工作状态不解体检测,在实车上模拟了失火故障,测取了不同状态下排气口附近的噪声信号;利用合适尺度下的连续小波变换(CWT),获得了具有明显幅值调制特征的周期性排气噪声低频成分;经过H ilbert变换幅值解调,提取最大幅值归一化包络信号的方差为特征参数,建立了一种柴油机气缸工作均匀性评价与失火故障检测的新方法。应用结果表明,该方法切实可行。     

基于BP 神经网络的装甲车辆发动机使用状态评价

为综合预测装甲车辆发动机使用寿命,应用相关性分析优化发动机使用影响因素指标体系,定义发动机使用条件修正系数,对发动机使用状态样本数据进行分析与处理,构建BP神经网络评价模型,并利用获得的样本数据对网络进行训练和检验。结果表明：该方法能定量评价装甲车辆发动机使用状态,为预测装甲车辆发动机使用寿命提供一种新方法。     

一种通用装甲车辆串行总线性能测试方法

针对现有车辆总线测试设备仅能完成单一种类网络数据链路层传输性能测试,无法满足串行总线测试通用性需求的问题,在分析 CAN、1553B、MIC总线传输协议特点的基础上,提出一种通用装甲车辆串行总线性能测试方法,并通过对 CAN 和1553B 性能测试进行了实验验证。结果表明,利用物理层采样数据与软件译码方法可以实现对现有车辆串行总线性能测试通用性要求。     

国外坦克装甲车辆以乘员为中心的现代设计方法综述

基于国外"以乘员为中心的设计贯穿于系统工程开发生命周期"这一坦克装甲车辆先进设计理念,论述了在世界坦克装甲车辆领域居领先地位的通用动力地面系统公司和BAE系统公司所研究的坦克装甲车辆现代设计方法 (通用动力地面系统公司的四步骤方法和BAE系统公司的SES方法),指出了人在回路中的可视化实时综合仿真系统已成为现代坦克装甲车辆设计中不可或缺的重要工具,确定了可视化实时综合仿真系统的2种必不可少的关键工具.最后,就推进坦克装甲车辆数字化设计的工作提出了建议.     

基于概率神经网络的风洞设备故障预测诊断方法

针对风洞设备故障征兆与故障原因之间的非线性关系,提出基于概率神经网络的风洞设备故障预测诊断方法.利用概率神经网络强大的自主学习能力和较强的模式识别能力,来预测诊断风洞设备的故障原因,通过故障样本对概率神经网络进行训练,并对待测样本进行故障预测诊断.结果表明:概率神经网络能满足故障诊断快速和准确的要求,故障预测诊断精度较高,适用于在线检测,具有实际应用价值.