智能故障诊断技术及发展

对主要的智能故障诊断系统进行了系统的归纳和分类,并重点讨论了基于故障树的方法、基于案例的推理方法、基于模型的方法、基于专家系统的方法和基于模糊推理的方法、基于神经网络的方法和基于模式识别的方法的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用; 且对该学科的发展做出了预测, 最后指出智能故障诊断技术发展的方向.     

复杂电子装备的智能故障诊断技术

复杂电子装备的智能故障诊断技术主要包括基于专家系统、神经网络和模糊逻辑的故障诊断,其发展趋势为综合智能诊断系统、远程故障诊断、分布式故障诊断及便携式诊断仪等.智能故障诊断技术与传统故障诊断技术相结合,可构造高效而智能的故障诊断平台.     

组合诊断技术及其在导弹故障诊断上的应用研究

提出了组合诊断技术的概念;阐明了基于神经网络+模糊理论组合诊断方法及其故障诊断的核心思想;以某导弹导引头的故障诊断为实例详细描述和验证了模糊+神经网络组合诊断方法,诊断结果证明了该组合诊断技术极大地提高了该导弹故障诊断的效率.文中的研究表明组合诊断技术尤其适合于复杂系统的故障诊断.它是故障诊断技术发展的方向之一.     

基于Labview的核动力蒸汽发生器故障诊断系统研究

Labview是一个使用图形化语言编程的软件开发平台,广泛地用于测试测量、工业控制等领域;径向基函数(RBF)神经网络是一种高效的前馈神经网络,广泛地用于故障诊断研究;通过对核动力蒸汽发生器的典型故障分析,将RBF神经网络用于蒸汽发生器的故障诊断,在Labview平台上显示诊断结果;采用Labview与Matlab混合编程,建立了基于智能虚拟仪器技术的故障诊断系统;该诊断系统提高了故障诊断效率。     

液压随动系统在线监测与故障诊断系统

介绍了集随动系统在线监测与故障诊断于一体的智能系统。利用基于知识的诊断推理技术与神经网络技术相结合的方法构建了随动系统在线故障诊断专家系统，使得神经网络推理与基于符号的知识诊断控制、解释有机地结合起来，取长补短，大大提高了系统的工作效率和诊断可靠性。     

一种导弹自动驾驶仪智能故障诊断方法研究

针对某型导弹自动驾驶仪模拟电路的特点,本文以其中一功能电路为例,介绍了基于PSPICE电路仿真、以BP神经网络为诊断手段的导弹智能故障诊断方法,对该诊断方法的诊断效果进行了简要评价.     

智能融合技术在巡航导弹组合导航系统中的应用

通过对智能化综合信息处理技术的分析,探讨了基于神经网络模糊专家系统的导航设备管理与调度器、基于神经网络和模糊技术的智能滤波技术以及基于模糊神经网络的智能故障诊断与隔离技术在巡航导弹组合导航系统中的应用,并对智能组合导航系统在未来信息战中的地位和作用做了初步探讨。     

军用机电装备智能自诊断技术

智能自诊断技术集综合状态监控、故障诊断、控制决策技术于一体,用于军用机电设备自诊断.在分析国内外军用机电设备智能自诊断发展现状的基础上,提出了智能传感、智能诊断、智能决策等智能自诊断关键技术.在武器装备系统或其部件内部嵌入智能型微处理器,采用嵌入式诊断方法实现综合状态监测、复杂故障诊断、精确故障定位、系统控制、关键部件保护等功能.     

遗传小波神经网络故障字典在模拟电路故障诊断中的应用

以神经网络、小波分析和遗传算法等为代表的智能诊断技术,是故障诊断技术发展的一个重要方向。以传统故障字典法、BP神经网络、小波分析和遗传算法等基本原理为基础,将神经网络、小波分析和遗传算法与故障字典结合,用小波分解预处理故障信号提取故障特征,用遗传算法优化BP神经网络的结构和权值,对基于遗传小波神经网络的故障字典在模拟电路故障诊断中的应用进行研究,并结合实例验证其实际使用性能。     

一种导弹自动驾驶仪智能故障诊断方法研究

针对某型导弹自动驾驶仪模拟电路的特点，本文以其中一功能电路为例，介绍了基于PSPICE电路仿真、以BP神经网络为诊断手段的导弹智能故障诊断方法，对该诊断方法的诊断效果进行了简要评价。     

基于小波变换的电子设备故障诊断技术研究

基于BP神经网络的电子设备故障诊断,以其不需要建立故障诊断模型,易于智能化实现等优势,发展较为迅速,而采用此方法的故障诊断大部分以故障树获得的特征参数为依据;由于电子设备往往由大量的工作模块组成,各组成模块之间相互耦合、联系紧密,仅仅依靠故障树获得的特征参数难以较好地反映设备状态;所以基于这些特征参数的BP神经网络故障诊断往往诊断率较低;将小波分析的方法运用于特征参数的提取中,利用BP神经网络模式识别完成电台故障诊断;最后通过获得的实测数据进行了实例分析,验证了该方法对于提高电子设备故障诊断率,是可行有效的。     

一种扩展染色模糊故障Petri网的故障分析方法

针对传统故障诊断方法在模拟故障传播及诊断推理过程中存在不确定性等问题,提出一种基于扩展染色模糊故障Petri网的故障诊断分析方法;首先,在采用传统的Petri网模型描述系统故障状态的基础上,引入令牌、库所染色规则,并进一步结合模糊产生式规则与矩阵运算进行故障正反推理,提高模型的容错性;该模型正向推理采用变迁点火判别矩阵实现故障状态的智能评价,反映故障传播特性;逆向推理采用最小割集理论方法进行优先诊断,提供诊断次序,避免诊断的盲目性;最后以气源系统为典型应用对象,验证上述方法的有效性。     

基于深度学习的小口径弹药装配设备故障诊断专家系统

针对小口径弹药装配设备故障诊断智能化程度不足、诊断效率低以及误诊率高等问题,开展小口径弹药装配设备故障诊断技术和专家系统研究。为提高复杂装备故障知识推理及判别精度,研究基于知识图谱和故障树的故障类别知识库构建方法,提出基于规则和案例的故障知识推理方法,采用深度学习算法进行故障知识推理和更新,构建故障诊断模型并用于小口径弹药装配设备故障诊断专家系统。结果表明：该系统可实现对小口径弹药装配设备故障的智能预测和分析,符合制造装备智能化发展要求,为制造装备智能化、信息化的研制发展和推广应用提供参考。     

基于BP神经网络的装甲装备智能诊断系统

本系统针对装甲装备润滑油样中有关磨粒图象、油液理化指标等各类数据和特征值信息, 利用基于ＢＰ神经网络的集成化智能诊断系统实现被监测设备内部磨损趋势的自动状态监测与智能故障诊断, 并在不同层次上提供定量化且形式简明的趋势报告与诊断报表, 作为决策与判断依据, 以协助工业现场或军工单位更高效、准确地完成设备的保养和维修工作．     

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。     

导弹发射车车控设备故障诊断仪

针对车控设备缺少故障诊断设备,影响部队战训任务的问题,设计并实现复杂车控设备的智能自动诊断系统。设计基于原理和故障树分析的车控设备故障诊断硬件平台,综合运用故障树诊断、模块化并行软件控制等技术,开发诊断软件。实际应用结果表明：该系统实用、检测全面,能实现复杂车控设备的智能自动诊断,节约维修时间和经费,满足车控设备故障诊断定位及维修支持的需求,对提高发射车的完好率和出勤率具有重要的军事经济效益。     

基于1D-CNN 的卫星姿态控制系统故障诊断方法

为解决卫星姿态控制系统中自主故障检测和诊断的问题,提出一种改进的1D-CNN 卫星姿态控制系统故 障诊断方法。以卫星姿态控制系统的故障诊断为背景,构建航天器姿态动力学模型,将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与快速卷积算法相结合,对卷积神经网络的拓扑结构进行改进,根据BP 算法,将1 维原始数 据作为输入,结合反作用飞轮作为执行机构的技术特征,给出一种基于卷积神经网络的故障检测和隔离方法。仿真 结果验证了该方法对卫星姿态控制系统实时故障检测和分类的有效性。     

基于ADASYN-随机森林的智能家电内部电路故障诊断

针对智能家电内部电路故障诊断中存在的数据不平衡和分类器诊断精度低的问题,提出一种基于ADASYN算法过采样和随机森林(random forest,RF)的故障诊断方法。将电流信号进行小波包分解,提取最后一层各节点能量作为特征向量;使用ADASYN算法扩充训练数据集,得到随机森林故障诊断模型并进行测试。实验结果表明：ADASYN-随机森林故障诊断模型对智能家电内部电路故障具有较高的诊断精度,对故障诊断有一定的实用价值和指导意义。     

某型测控装备远程智能故障诊断技术

实现了某型测控装备远程智能故障诊断系统。首先分析了装备的故障检测和诊断需求,据此设计了远程故障检测诊断系统的软硬件总体结构,并重点给出了专家系统的主要功能模块及各个分系统的程序流程。