THALES RSM970S电源模块故障分析

法国THALES公司生产的RSM970S单脉冲二次雷达设备作为2016年民航内蒙古空管分局引进的雷达设备,在使用和维护上还处于摸索阶段。本文将对近期该设备发生的一个电源模块故障进行分析。     

船载单脉冲雷达快速标校系统设计与实现

当前船载单脉冲雷达幅相一致性标定方法受各类条件的限制,不具备快速标校的特性,一旦设备出现故障或系统更换备件时难以满足系统标校的需求。针对此问题在介绍船载单脉冲雷达幅相一致性标定原理的基础上对传统标校方法进行了分析。基于多模自跟踪体制,建立了天线偏离角与角误差信号关系的数学模型,通过获取目标相对天线角度变化值以及角误差电压变化值,提出了一种幅相一致性快速标定的新方法,并研制了快速标校软件,对设备进行多次标定试验,结果表明标校过程快速简便,满足精度指标,对提高幅相标定效率、克服标定环境局限性等具有重要的现实意义。     

空管雷达数据分配器配置探讨

民航空管台站雷达信号的分配及空管设备机房自动化系统雷达信号的接入均需使用雷达数据信号分配器进行信号的分配,根据传输设备、终端设备及雷达信号接口的不同设置,维护人员需调整雷达信号分配器的设置,以保证雷达信号的稳定的传输质量.了解雷达数据分配器的工作原理,有助于维护人员根据现场实际需求合理快速设置雷达分配器,完成信号的传输与接入需求.     

智能化雷达故障预测及检测技术综述

雷达故障预测和故障检测技术是雷达装备维护从传统化定期检修向智能化视情维修转变的关键技术。为保障雷达作战效能的发挥,需及时对雷达故障进行预测、检测并实时告警。随着微波测量和人工智能技术的日趋成熟,智能化雷达故障预测及检测技术也不断发展。文中详细阐述了当前故障预测与健康管理以及故障检测技术的国内外研究现状,分析了现有智能化雷达故障预测和检测技术的优缺点,梳理了该技术在雷达维修保障领域的研究进展,提出了雷达故障预测和检测过程中可能存在的问题和限制条件。针对实际问题和限制条件,对未来智能化雷达故障预测和检测技术的研究方向进行了展望,为智能化故障预测及故障检测技术在雷达维修保障领域的深入研究提供参考。     

单脉冲雷达天线方向图的BP神经网络建模

为了提高单脉冲雷达仿真速度,提出了应用BP神经网络对单脉冲雷达天线方向图进行建模的方法,并根据这一方法建立了某型单脉冲雷达天线方向图的BP神经网络模型.通过对比BP神经网络建模得到的单脉冲雷达天线方向图和实际单脉冲雷达天线方向图,并考虑到较小的BP神经网络训练均方误差,验证了该方法的有效性.实际的某型单脉冲雷达系统仿真试验表明利用建立的BP神经网络模型能大大地提高雷达仿真速度.     

卫星导航接收设备健康管理技术研究

针对卫星导航接收设备的技术特点和维护需求,基于故障检测与健康管理技术,提出了一种从射频前端、数字信号处理到算法实现全流程的预测与健康管理方案,搭建了卫星导航接收设备预测与健康管理系统体系结构。基于检测信息设置,完成信号处理与状态监测,开展卫星导航接收设备实时健康评估与寿命预测研究,根据评估与预测结果制定维护方案,实现卫星导航接收设备的健康管理。通过开展仿真试验与实际工程应用,验证了所设计的卫星导航接收设备健康管理方案的正确性与有效性,具有一定的工程推广价值。     

雷达远程智能诊断与健康评估系统设计与实现

针对外场雷达故障诊断模式单一、故障信息收集困难、雷达生产调试过程数据未有效利用等难题,研究了雷达远程控制、大数据管理、智能诊断、健康评估、远程维护、机器学习等关键技术,设计开发了雷达远程智能诊断与健康评估系统。该系统可有效对雷达生产、调试、使用、维护等过程进行数据收集、分析、挖掘和存储,实现跨区域入网雷达故障的快速定位、远程指导维修、故障模型扩展和健康评估。该系统已应用在某型相控阵雷达外场维护保障中,可极大缩短雷达排故时间,保障雷达作战效能,具有较好的可扩展性和稳定性。     

供电局配电故障分析与预测系统

分析与预测故障对配电维护管理部门具有重要意义。文章从供电局配电故障分析与预测系统的体系结构、运作模型等方面,详细分析了其结构特点、信息流转方式,并综合运用数据仓库技术、统计学等多种科学,论述了根据气象因素预测配电故障发生和电网负荷的供电局配电故障分析与预测系统的实现。在系统投入运行的实际过程中,根据该系统获得的信息,管理部门对配电设备的维护具有方向性。同时,由于系统提供大量的统计、预测数据,使设备的预维护得以完成,管理工作达到前期控制,设备故障减至最小,取得了较高的经济效益。     

基于KNE-BPNN的电务设备故障预测

针对铁路电务设备故障频发、运行效率低且无有效故障预测方法等现实问题,提出一种基于K-均值—邻域近似条件熵与BP神经网络（KNE-BPNN）的电务设备故障预测模型。首先,采用基于K-均值聚类的样例约简算法约简设备故障决策表中的冗余样例;其次,运用邻域近似条件熵属性约简方法对样例约简后故障决策表中的非必要属性进行约简;最后,使用经过样例和属性约简后的样本集训练BP神经网络并进行模型预测,直到模型输出结果满足预设条件为止。实验结果表明KNE-BPNN故障预测模型的预测精度和泛化性能均满足电务设备管理的实际需求。     

圆锥扫描单脉冲雷达测角特性分析

单脉冲雷达因其测角精度高,抗干扰能力强,使其得到了广泛的应用.本文分析了隐蔽圆锥法扫描原理,并对实际中应用比较广泛的比幅单脉冲雷达进行仿真.     

基于公共电话网的远程故障诊断专家系统设计

针对雷达基站的一些特殊环境限制及信息安全性的要求,提出一种基于公共电话网(PSTN)的远程故障诊断专家系统.将故障诊断技术与专家系统相结合,通过调制解调器(modem)拨号建立外场维修与基地维修之间的连接,实现快速、有效的故障诊断.公共电话网进行信息传输,满足了军用设备对信息安全性的要求.该系统已经成功应用于某军用雷达...     

基于BP神经网络的某防空导弹发射机构故障分析

在武器装备维修与技术保障领域中,普遍存在故障模式复杂、分析定位繁琐等问题,一定程度上影响了装备维修工作的效率。为解决上述问题,以陆军某型便携防空导弹发射机构为典型研究对象,设计了一种基于人工神经网络的故障分析方法,研究了神经网络在装备技术保障领域中的应用。该方法以BP神经网络为基础,利用历史维修数据确定网络的正反向传播矩阵,在后期采取一定措施对预测准确率进行了优化,整套方法利用Python环境进行了实现。通过实验验证,该方法对发射机构故障进行定位时,速度快、效率高,准确率超过96%,因此可知该方法对于多种故障现象影响下的故障模式分析具有较高的预测准确率,能满足装备维修中故障模式的快速分析定位,并且具有较强的通用性。     

基于LabView的装备故障设置与排除训练系统设计

为解决新装备故障分析与排除训练缺乏手段的问题,以开发某新型装备的故障排除训练系统设计为研究目标,运用故障树分析(FTA)方法,构建了重要分系统的故障树模型;通过对系统的功能需求分析,设计了系统运行的流程,构建了故障分析与排除系统的硬件结构;利用LabView平台开发出某新型装备的故障设置与排除训练系统;系统运行结果表明：满足了设计的功能需求,为维修保障训练中的故障分析与排除提供了方法手段和平台支持。     

基于健康管理的有源相控阵雷达威力性能评估方法

针对有源相控阵雷达一类的复杂电子系统,设备的维修是产品全寿命周期内最核心的工作之一。装备的过维修或欠维修,都将对装备的使用造成影响,同时提高了保障费用。本文通过有源相控阵雷达的健康管理系统的参数获取、分析和知识挖掘,提供了一种基于健康管理的雷达威力性能的评估方法,进而提升雷达全寿命周期保障的自动化、智能化水平,达到降低全寿命周期费用,提高装备作战效能的目标。     

数据驱动的飞行器智能故障诊断系统研究

飞行器装备及试验技术的快速发展带来试验数据的指数级增长,传统的试验数据管理与分析手段已经无法满足装备研制与优化设计的需求;提出一种数据驱动的飞行器智能故障诊断技术,通过将人工智能技术与故障诊断技术相融合,能够从飞行器历史测控试验数据库中,自动获取参数的阀值、数据链特征与关联关系,形成准确的飞行器参数知识模型库;通过构建数据驱动的飞行器智能故障诊断系统,将知识模型库中的知识与实时试验数据进行比对分析,实现实时数据的自动化、智能化判读,进而发现航天飞行器可能存在的潜在故障,提前预测,将风险降低到最小。     

便携式雷达综合检测平台及智能故障诊断系统的设计

为满足某型雷达装备野战基层级维修保障需求,设计并研制了便携式雷达综合检测平台。该检测平台采用多微机共总线分布式控制、基于BP神经网络的智能故障检测系统、直接数字合成和模拟仿真等技术,集某型雷达故障检测、性能测试和模拟训练功能于一体。实现了检测平台的集成化、小型化和检测智能化,解决了某型雷达现有维修设备体积庞大、配套设备繁杂、机动性差、价格昂贵、操控复杂等问题,经实验验证,提高了雷达在部队实装配备的综合诊断检测效率。     

单脉冲雷达测量误差修正方法研究

针对单脉冲雷达上存在的测量误差进行了详细的研究和分析,通过与单脉冲测量雷达数据的误差模型进行比较,并给出了比较的图形,判断出系统产生误差的原因,通过采取四象限比较法总结出了系统误差出现的规律,并由此推导出系统误差模型,从而实现了对系统误差进行有效的修正;同时运用自适应卡尔曼滤波的方法抑制了随机噪声,从而提高了雷达测量数据的处理精度,这一方法在实际应用中证明是行之有效的,并且取得了良好的效果。     

需求随机波动下多设备批量生产系统的视情维护策略研究

针对需求随机波动情况下多设备批量生产系统的设备维护问题,提出了一种基于滚动生产计划和设备退化状况的视情维护策略。首先,通过滚动时域规划方法预测不同产品的随机需求并在此基础上以总生产成本最小确定滚动生产计划。其次,在每一滚动生产周期开始前检测系统中各设备的退化水平,利用Gamma过程描述退化增量,以最小维护成本率确定当前退化状态下各设备的最佳维护时间,同时为避免生产过程中断利用提前延后维护策略对预防维护进行动态调整。在系统层,利用生产转换时机对需要维护的组件进行组合维护。再次,引入时间约束和服务水平约束,建立批量生产与视情维护的联合优化模型,以总成本最小为目标,确定实际生产计划和维护计划。最后,通过算例以整个生产计划期内的总成本和故障次数为度量验证了所提出的多设备批量生产系统视情维护策略的有效性。     

基于虚拟仪器的某发射设备故障诊断系统

为实现对某发射设备快速故障定位,基于虚拟仪器技术设计开发了该设备的故障诊断系统,详细阐述了系统软硬件的设计与实现方法;针对顺序控制的特点,提出了按工步进行故障诊断的思想;利用数字滤波技术有效地消除了干扰,提高了诊断结果的可靠性;使用表明,系统性能稳定可靠,故障定位快速准确,极大地提高了设备维修保障效率和生存能力.     

基于HMM的设备故障预测方法研究

故障预测是设备实施基于状态维修的1个重要内容,是实现真正意义上精确维修的前提和基础。隐马尔可夫模型（HMM）作为1种统计分析算法,在设备的故障诊断中获得了成功应用。但对于故障的预测,传统隐马尔可夫模型存在很多缺陷,因此研究相关的改进算法,构建了基于隐马尔可夫的故障诊断和预测框架,使设备的故障诊断和预测能够同时进行。最后通过对滚动轴承实测数据的仿真验证,表明该算法具有较高的故障识别率并且对设备的剩余寿命能进行有效的预测。