智能诊断在某武器系统中的应用

针对某武器系统的故障诊断问题，建立了一种融合经验诊断、在线诊断和原理诊断为一体的智能故障诊断系统。该系统由工业控制计算机（上位机）与以嵌入式PC104计算机为中心的数据采集处理系统（下位机）组成。下位机采集和处理武器系统关键设置点的现场数据，上位机的智能诊断系统根据下位机采集的现场信息，应用故障诊断专家系统进行故障诊断和定位。智能诊断系统根据某武器系统的层次结构和可靠性工程中的故障树分析法建立该武器系统的基于层次模型的故障分离树，利用综合框架表示诊断知识，采用正、反推理相结合的诊断策略进行推理。现场测试表明该智能诊断系统提高了某武器系统故障诊断的准确度和速度。     

模糊信息融合在舰炮随动系统故障诊断中的应用

传统的舰炮随动系统故障诊断方法主要依靠单一传感器采集故障信息，其反映的故障特征具有模糊性与不确定性。选用模糊信息融合理论可以有效地克服这一缺点，因此应用于舰炮随动系统的故障诊断是十分必要的。通过选定某弱信号放大电路，建立故障诊断隶属度函数，并运用模糊信息融合原理对实验中得到的数据进行分析，得出了比单一传感器故障诊断更加准确的结果。该方法能有效提高舰炮随动系统的故障诊断精度，亦可应用于其他随动系统的故障诊断中。     

基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统

快速有效地诊断和排除自行火炮故障是当前装备维修保障工作的重点。对这样复杂的设备进行故障源的充分暴露和故障定位，仅依靠传统方法有较大的局限性。将故障诊断专家系统引入自行火炮故障诊断领域为自行火炮故障诊断提供了新的方法。该系统由诊断信息获取模块、案例库管理系统、诊断推理机制、学习模块、人机界面和诊断报告模块组成。利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高自行火炮的维修效率和自行火炮装备故障诊断的正确性和效率。     

基于粗糙集理论和小波神经网络的无线电控制探测仪故障诊断

给出了一种基于粗糙集和小波神经网络的无线电控制探测仪故障诊断方法,利用粗糙集处理不确定故障信息的能力,挖掘无线电控制探测仪的故障诊断的知识,通过以S函数为基础的小波神经网络的自学习、模式识别和容错能力实现对无线电控制探测仪的故障诊断.经实例分析、验证,表明该方法是一种有效处理无线电控制探测仪故障的诊断方法.     

车载定位定向导航系统故障诊断分析

通过对机组运行过程数据序列的统计辨识，逐步积累识别故障能力，建立有效的故障诊断体系。运用时间序列分析法对正常和故障情况下导航系统中方位保持部件陀螺仪输出随机漂移信号进行分析，得到一种判断陀螺仪性能故障的方法。建立陀螺仪随机漂移数学模型AR（声）模型，并采用K-L（Kullback—Leibler）信息测度检测法构造相应的信息距离差别函数进行系统状态检测。利用该时序分析法能够有效地检测出系统故障。     

基于模糊方法的舰炮故障诊断

提出了在舰炮武器系统的故障诊断中应用模糊数学方法进行故障诊断，充分利用故障统计数据和专家经验，根据隶属度与贴近度函数来判断征兆群与故障成因之间的关系，实现了当输入系统征兆后计算机对系统状况的自动诊断，提高故障诊断的准确性．     

基于多源信息融合的火炮装填状态监测与故障诊断系统

针对火炮装填系统故障成因复杂、诊断方法不足等问题,提出一种基于多源信息融合的火炮装填监测与 故障诊断的方法。采用知识决策属性进行属性分类,构建神经网络训练模型,对自动装填系统故障进行定性分析并 建立故障诊断辨识框架,根据故障决策准则得出故障判断,解决了故障特征的不确定性、故障模式多样性的问题。 实例分析结果表明,该方法达到了有效提高故障诊断确诊率的目的。     

基于油液和振动信息融合的自行火炮齿轮箱故障诊断方法

油液分析和振动分析技术是用于自行火炮齿轮箱的两大有效状态监测技术，但在实际监测中，这两种技术是分别应用的，故障诊断结论受试验方法和诊断水平影响很大，容易带来漏报和误报。如果将这两种信息进行信息融合，将极大提高诊断的精度和可靠性。通过建立试验台架采集油液分析数据和振动信号，然后通过提取这两种信息的特征参数，采用D-S证据理论对上述两种信息进行融合，得到更为准确的状态信息。通过试验证实，该故障诊断方法能够有效检测自行火炮齿轮箱故障，有较强的工程应用价值。     

某型自行火炮电气故障诊断专家系统的设计与实现

在分析某型自行火炮电气系统的失效模式与故障机理的基础上，建立故障树，采用基于规则的故障树分析技术对故障树模型进行分析，并结合Rete匹配原则，运用E-R关系数据库模型建立基于故障树的专家系统知识库．采用基于规则的推理，以正向推理为主，反向推理为辅的混合推理策略对推理机进行实现。结果表明，该故障诊断方法能较好地解决专家系统的知识获取难题，提高电气系统故障诊断的智能化水平。     

某型自行火炮综合电气系统故障诊断专家系统

针对某自行火炮综合电气系统维修保障现状,在分析电气系统结构、原理和特点的基础上,综合故障现象,提出采用故障树分析方法开发故障诊断专家系统。介绍故障诊断专家系统组成结构,通过研究电气系统结构和故障机理掌握原理性的知识,以及从专家处获取启发式的经验诊断知识构建知识库,并采用正向推理机制,开发综合电气系统故障诊断专家系统。结果表明,该方法能提高电气系统的维修保障水平,辅助维修人员快速完成复杂维修事务。     

基于故障树的汽车故障诊断系统开发

该文介绍了作者基于国内外各种车型的维修资料,基于故障树诊断的知识表示方法及其相应的诊断推理策略开发了一个汽车故障诊断系统.该系统把车辆的故障按总成进行分类,把每个总成级故障及其对应的故障原因构造成一棵以该总成级故障为顶事件的故障树,通过对故障树的搜索找出导致总成级故障的必然故障源和可能故障源,对于可能的故障源按其发生的概率给出故障处理的优先级.通过对Benz500sel发动机的故障诊断,验证了该系统的有效性和实用性.     

小波故障检测在脉冲星组合导航中的应用

为提高基于X射线脉冲星的组合导航系统容错能力,利用小波分析方法进行故障检测,以保证组合导航系统的精度和可靠性。笔者采用X射线脉冲星导航、天文导航和紫外敏感器导航构建组合导航系统,运用小波分析技术对传感器输出信号进行故障诊断,并进行故障隔离和系统重构,最后采用联邦式滤波器进行信息融合,并以火星探测任务为例进行了数学仿真。实验结果表明：该方法能够有效检测相关传感器故障,解决了X射线脉冲星组合导航系统因故障导致的导航结果变差问题,且具有较高的导航精度,提高了脉冲星组合导航系统的容错性能和工程实用价值。     

基于正交试验法的模拟电路故障诊断新方法

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法，存在训练样本庞大的缺点，以进行多故障诊断为目的，提出一种基于正交试验法和神经网络的模拟电路故障诊断方法，充分利用各种信息，以科学的方法对数量庞大的训练样本进行“缩水”处理。该方法能大大减少训练样本，同时保证故障覆盖率，有一定创新性。经算例证明，该方法可行有效。     

基于特征优选与深度学习的车载电源微小故障诊断方法

车载电源作为军队武器装备作训和应急的主要电能来源,其微小故障的准确诊断可有效预防严重故障的发生。然而实际监测数据往往存在冗余,且微小故障征兆难以有效提取,针对此提出一种基于递归特征消除(RFE)与栈式自编码神经网络(SAE)相结合的微小故障智能诊断方法。利用REF算法对所采集的特征变量进行重要度排序,以消除冗余并优选构建故障特征子集;再以该特征子集作为SAE深度网络的输入,微小故障类别作为输出,从而实现车载电源微小故障的有效诊断。仿真结果表明,与单纯SAE及浅层神经网络相比,所提方法的微小故障诊断准确率有明显提升,达到95.4%。     

基于MATLAB／Simulink的火箭飞行故障仿真

对火箭的飞行故障进行仿真，有利于改进系统设计、提高可靠性，并为故障的诊断与隔离提供参考与支持。对火箭飞行仿真体系结构框架进行了设计。并基于MATLAB／Simulink仿真环境，实现全过程飞行仿真，给出仿真的流程。最后，以动力系统故障为例进行了故障仿真，并与正常情况进行了对比，结果合理。     

一种基于SVM 的航舵故障诊断方法

针对舵机故障样本数量不足、诊断知识不完备的实际情况,提出一种基于支持向量机(support vectormachine,SVM)的故障诊断方法。根据航舵故障输入输出映射非线性的特点,分析SVM的分类机理,对基于SVM的故障诊断步骤进行介绍,解决了小样本模式的分类问题,并通过仿真对该方法的有效性进行验证。仿真结果表明:该方法对舵机故障分类准确性可达92%。     

复杂系统VXI测试设备的检测与故障诊断

针对VXI总线测试设备集成度高、系统复杂，状态检测、故障诊断难度大、耗时长等特点，设计一种基于虚拟仪器的自动检测诊断系统。由数据采集与激励，基于规则推理的故障诊断，基于神经网络的故障诊断，以及人机交互子系统和数据库维护与管理子系统组成。实验验证系统检测功能齐全，故障定位准确，可满足VXI测试设备在线检测、诊断的需要。     

一种故障重构技术在导弹系统故障诊断中的应用

针对导弹姿态控制系统的故障情况,阐述了一种利用基于滑模观测器的故障诊断方法.该方法主要是对保持观测器处于滑动模态的等效输出注入进行分析.通过对观测器输出的正确分析,可以达到对故障的正确估计,避免故障误报和漏报.通过一仿真算例,证明了该方法的有效性.