多属性单一趋势结构时序数据的聚类模型

针对多属性单一趋势结构时序数据的特点,提出一种加权免疫遗传模糊C均值聚类方法。为确立相似度权值,建立权值优化模型,利用改进离子群算法对模型进行求解;针对传统模糊C均值初始中心敏感的问题,将免疫机理引入到遗传算法框架中,对模糊C均值进行改进。实例验证结果表明,权值优化模型是合理有效的,求解方法具有较高的收敛精度及速度,与其它方法相比,聚类方法具有较高的收敛精度。     

基于ATML标准族的面向信号软件平台设计与开发

ATML标准族为自动测试系统提供了一种新的面向信号技术标准;分析了 STD、ATML、SIMICA和AI—ESTATE自动测试领域四大国际标准,系统阐述了自主开发的面向信号软件平台CATS的设计与开发;首先介绍了 CATS软件系统的功能组成和工作原理;然后重点分析了 TPS开发平台、系统管理平台和TPS运行平台的工作原理和功能模块;最后详细介绍了面向信号仪器驱动程序的设计;工程应用表明CATS软件平台符合ATML标准族,能够有效满足航空电子设备的内场测试和诊断需求,采用开放式体系结构,易于系统扩展,具有较好的应用前景.     

基于自动测试系统的装备远程测试与故障诊断

简要介绍了国内外自动测试系统和复杂装备远程测试与故障诊断的发展情况,分析了远程测试与故障诊断的必要性和重要性,明确了远程诊断承担的任务和达到的目标,最后阐述了基于自动测试系统的复杂装备远程测试与故障诊断所涉及的技术.     

基于多信号模型的故障诊断策略设计

对基于多型号模型的故障诊断策略设计进行了深入研究，介绍了多信号模型的定义和表示，提出了在单故障假设及不考虑组成单元可靠性、测试时间和测试费用影响下的故障检测用测试和故障隔离用测试优选算法以及故障诊断策略制定方法，并结合示例说明了诊断策略的设计过程；文中所提出的诊断策略设计方法能够以尽可能少的测试完成故障检测和隔离，按此方法设计的诊断策略具有自适应特性，适用于各类系统和设备的测试性分析与设计和故障诊断。     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承障检测中的应用

针对传统谱峭度方法中短时傅里叶变换不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优分解效果的问题,提出一种基于经验模式分解的谱峭度方法;该方法首先利用经验模式分解和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息;实验结果表明:相比基于短时傅里叶变换的谱峭度方法,文章方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息.     

测试性框图模型比较研究与改进

对TEAMS和eXpress两款主流测试性建模与分析软件所采用的测试性框图模型——多信号模型和混合诊断模型,从产品结构单元表示、端口表示、功能(信号)表示、故障模式表示、测试表示等多个方面进行了深入比较研究,并对二者进行了综合评价;在此基础上,综合两者特性提出了一种新的测试性框图模型改进方案——端信号模型;通过将组元端口所通过信息流直接视作信号、引入结点、扩充信号映射定义、允许定义多值测试等多种设置,端信号模型方案能够支持基于电路网表创建模型和更为精确化的故障－测试关联性描述。     

一种可扩展的末制导雷达通用检测系统

本文介绍了采用ＩＥＥＥ－４８８总线标准实现的末制导雷达通用检测系统,概述了其硬件组成和系统特点。针对末制导雷达的测试规程和要求,阐述了软件系统的模块化设计思想,并介绍了采用虚拟面板和虚拟仪器技术的ＡＴＥ软件设计方法。     

基于时间序列分析的动调陀螺仪故障预测研究

针对动调陀螺仪的故障预测问题,提出一种时间序列分析和BP神经网络相结合的故障预测方法;首先,采用时间序列分析对采集的各个状态下的动调陀螺仪振动信号进行拟合,建立ARMA模型,利用模型参数作为状态识别的特征参数;其次,利用提取的特征参数,通过BP神经网络进行动调陀螺仪状态识别;最后,结合具体实例进行了验证;验证结果表明该方法可行有效,识别精度达到92%以上。     

阴性选择算法匹配规则的FPGA实现

为进一步提高设备的自主在线诊断能力和自修复能力,研究了硬件实现免疫算法的方法及可行性.表示法和匹配规则是人工免疫系统中阴性选择算法的主要特征,针对几种常见二进制匹配规则分别提出了基于FPGA的硬件实现方法.首先阐述了r连续位匹配、r块匹配和海明距离匹配等匹配规则的定义,然后以FPGA为硬件平台分别设计了上述匹配规则的实现方案并进行了功能仿真和实验验证.结果表明,设计方案可行,具有较好的实时性和可靠性.同时,比较和分析了上述匹配规则的检测器覆盖效果,指出应根据工程需要选择合适的匹配规则,最后提出需要进一步研究的问题.     

一种建立复杂系统相关性矩阵的新方法

由系统相关性模型建立相关性矩阵是基于相关性模型故障诊断技术的关键一步.针对复杂系统,往往存在冗余和工作模式不单一的问题,本文提出了一种新的求解冗余系统相关性矩阵的方法.分别求解系统单故障和最小故障与测试的相关性,将二者进行合并得到系统的相关性矩阵;给出了系统在多种工作模式下,多个相关性矩阵的合并原则.通过案例系统验证,说明该方法能够获得完整的复杂系统的相关性矩阵.