基于加权HMM的车辆电源系统状态预测

针对车辆电源系统状态趋势问题,提出了一种加权隐马尔可夫模型的状态预测方法。通过建立电源系统的隐马尔可夫模型,利用加权预测思想对隐马尔可夫模型中隐状态序列进行预测,将最大概率隐状态利用观测概率密度计算出状态观测值。通过对电压调节脉宽信号的导通率进行预测,并与BP神经网络和自回归（AR）模型对相同序列的预测结果进行对比,结果表明该方法对系统的状态变化具有较好的预测能力。     

一种抑制BIT虚警的双限阈值选择与算法实现

本文针对BIT运用中的虚警问题进行了机理分析,并从测试阈值和诊断决策方面入手提出了抑制虚警的措施——双限阈值选择及其算法。双限阈值对应于实际系统的软故障和硬故障,运用概率统计的方法,用详尽的数据和概率图形对该方法进行了详细的理论分析,在满足虚警率远小于百分之一的前提下,找到了相应阈值的选择范围和对应的诊断算法。最后通过实验数据对算法进行了验证,证明了本文所提出的双限阈值选择及其算法实用有效,其思想及结论对其它研究领域亦有借鉴意义。     

基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法

为了提高模拟电路软故障诊断精度,提出了基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法.通过小波变换的频带能量和AR模型的系数生成故障的初始特征,利用线性判别分析提取特征,降低特征向量的维数,结合mRMR原则与支持向量机构成的组合特征选择方法,对降维后特征进行最优选择,输入到训练好的支持向量机多分类器中进行分类,从而降低特征的冗余,提高故障诊断的精度.以某车辆电压调节电路为例进行仿真分析,实验结果表明,该方法有很好的诊断能力.     

装甲车辆电源系统智能故障诊断方法研究

针对电源系统建模复杂的问题,通过Matlab/simulink建立装甲车辆电源系统仿真模型,应用小波包能量法提取电源系统在各种状态下电压及电流信号的能量特征向量,并将其作为故障分类器的输入向量;结合SOM神经网络无监督聚类和BP网络有监督学习的能力,构建两层的故障分类器对各种故障状态进行识别和诊断;以车辆电源系统中整流桥故障为例进行仿真分析,结果表明该方法具有快速准确的故障诊断能力。     

基于经验方程的蓄电池荷电状态辨识模型的改进

为了提高基于经验方程的蓄电池荷电状态辨识模型的辨识精度,提出了一种对模型方程中端电压补偿因子和内阻补偿因子加以改进的方法;该改进方法是根据噪声信号对蓄电池端电压和内阻的影响,将补偿因子由梯度项改为平方根项;同时利用LabVIEW软件设计出一套仿真分析程序,对改进后的模型进行仿真分析及验证;结果表明,改进后的辨识模型可以有效地减小噪声干扰给辨识结果造成的误差,辨识精度较高。     

基于贝叶斯网络的车辆电源系统故障诊断方法

针对车辆电源系统测试点少且测试数据不完备的问题,提出一种多信号流图模型和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。利用多信号流图模型建立电源系统的故障诊断模型,得到系统故障源与测试信号对应的故障依赖矩阵,在此基础上,建立用于故障诊断的贝叶斯网络结构,根据历史数据完成网络的参数学习,并以故障后验概率最大为准则,实现电源系统的故障诊断。仿真实验验证了该方法的有效性。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

装甲车辆原位检测仪可靠性分析与设计

装甲车辆原位检测仪是1台对装甲车辆电气系统的各分系统进行性能检测的仪器.为了装甲车辆原位检测仪能适应野外的工作环境,需要检测仪具有很好的可靠性、可维修性.主要对检测仪系统进行了可靠性的建模,确定了评价因数,计算出检测仪所选用的器件能够满足系统可靠性指标的要求.同时,对系统的可维修性的设计、可靠性、任务可靠度进行了分析....     

装甲车辆蓄电池特性参数数据采集系统设计

为了提高装甲车辆铅酸蓄电池的维护效率,提出了一种基于LabVIEW软件的铅酸蓄电池特性参数数据采集系统.该系统使用NI公司生产的PCI-6251数据采集卡和SCC信号调理模块,通过编写LabVIEW数据采集程序以及正确的硬件接口连接,可以快速准确地实现对蓄电池端电压、内阻和温度等特性参数的采集.同时尝试使用了四线交流法结合LabVIEW正弦信号发生程序对蓄电池内阻进行测量.结果表明,该系统使用方便且准确度较高.