引信信号识别与炸点控制的一般模型

从引信是一个信息控制系统出发，分析了引信信息处理的一般特点，揭示了引信信息处理的基本过程，通过对引信炸点控制效用信息的理论分析和对引信炸点散布的原因分析，得出引信信号识别与炸点控制的一般模型。     

引信信号识别与炸点控制的一般模型

从引信是一个信息控制系统出发，分析了引信信息处理的一般特点，揭示了引信信息处理的基本过程，通过对引信炸点控制效用信息的理论分析和对引信炸点散布的原因分析，得出引信信号识别与炸点控制的一般模型。     

引信系统信息控制的熵与抗干扰

运用信息与控制的观点与方法，建立了引信系统信息控制模型；通过模型中熵（不确定性）的相互关系，分析了引信信息控制的目标、能力、限度以及它们与抗干扰的关系，从而在一个新的层次上探讨了引信系统抗干扰的途径。     

引信远解机构的可视化设计

介绍了科学计算可视化技术，并将它运用于引信机构的设计。以M739引信机构为例，探索引信机构的可视化设计的方法，首先建立引信远解机构的动力学仿真模型，然后建立引信远解机构的三维实体模型，再利用OpenGL、VC 6．0编程，实现引信远解机构的可视化设计，由此可以观察引信远解机构的实时运动过程。     

基于实验数据的引信目标系统近似模型的研究

引信系统建模是引信系统模拟的关键问题之一。根据引信系统的特点，提出了具有广泛意义可供实际使用的近似模型，对模型检验的几种应量标准进行了比较和分析。     

基于实验数据的引信目标系统近似模型的研究

引信系统建模是引信系统模拟的关键问题之一。根据引信系统的特点，担子同具有广泛意义可供实际使用的近似模型，对模型检验的几种度量标准进行了比较和分析。     

基于软件无线电的导弹无线电引信研究

介绍了导弹软件无线电引信的概念及优越性，分析了导弹软件无线电引信的特点与结构模型，提出了一种导弹软件无线电引信的中频数字化实现方案，最后讨论了其关键技术以及根据现有条件的实现方法．     

引信静态感应装定系统中的信息双向传输研究

装定器和引信之间的信息双向传输技术是可编程引信研究中的一项关键技术。提出了三种实现信息双向传输的数字通信模型，分析了它们各自的特点和应用场合。以中大口径引信静态感应装定系统为应用平台，根据引信静态感应装定系统的特点，选用半双工方式来完成装定器和引信之间的信息双向传输，并具体介绍了引信静态感应装定系统的设计。最后通过试验验证了这种方法的可行性，介绍了该技术的应用前景。     

鱼雷引信目标信号的小波消噪研究

鱼雷引信目标信号的背景噪声消除是确保引信可靠动作的重要手段。传统的带通滤波方法消噪精度低，波形稳定性差，而小波变换在对信号进行消噪处理方面具有良好的特性，它可利用不同的尺度参数将信号分解到不同的频带上。该文基于典型的鱼雷电磁引信模型和磁引信目标信号模型，采用小波变换的方法对复杂背景干扰下的引信目标信号进行了消噪处理，并使用数学分析软件MATLAB对消噪结果进行了仿真。仿真结果表明，相比传统的消噪手段，小波消噪具有精度高、适用性强、信号波形失真度小的优点，可有效消除鱼雷引信目标信号中的背景噪声。     

引信遥控装定时炮口电磁感应静态数据传输模型探讨

炮弹出炮口瞬间，将来自发射平台的引信作用时间信息传输到引信中，是遥控装定的关键技术。本文在建立引信炮口利用电磁感应方法快速传输作用时间信息的模型基础上，对数据传输过程中的有关技术指标进行了分析和计算。     

一种改进粒子群优化HMM 的故障诊断方法

针对传统故障诊断方法不能准确定位故障位置的问题,提出一种改进粒子群优化隐马尔科夫模型(hidden markov model,HMM)的故障诊断方法.应用HMM识别综合传动装置故障模式,用模糊集定义模式研究电压信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用3种HMM对综合传动装置在不同运行状态下的故障信号进行故障诊断,并且对诊断结果进行对比.结果表明:改进粒子群优化的HMM模型能快速有效地识别综合传动装置中磨损、损坏等故障模式,适用性良好,可应用于实际综合传动装置系统的故障诊断.     

基于支持向量数据描述的火炮自动机故障状态监测技术研究

针对火炮自动机故障状态监测问题,提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型。利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号,采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量,计算各个分量的样本熵值作为故障特征,并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练,训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数,完成自动机状态监测模型的构建。在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证,结果表明所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性,具有较高的检测准确率;同时设计了关重件模拟性能退化试验,试验结果验证了所提出的模型具有良好的早期故障检测能力,可较为准确地反映自动机故障性能退化过程,可为火炮自动机故障状态监测提供一定的借鉴和指导。     

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。     

基于广义随机有色Petri网的测试性建模方法

针对现有测试性模型简化系统故障与测试之间的关系,忽略故障模式之间复杂性的问题,提出一种基于广义随机有色Petri网（CGSPN）的测试性建模方法。在Petri网的理论基础上对故障模式复杂性进行分析,并用不同颜色表示严酷度等级,完成CGSPN模型的构建。应用编码方案区分同一故障的多种故障模式,有效降低建模难度。采用可达性算法获取相关性矩阵。引入三角模糊数算法获取专家知识,将专家数据作为先验信息与后验测试数据相结合,解决数据量少和不可靠问题。以某型导弹为例建立CGSPN模型,对其进行测试性分析,得到96.8%的故障检测率和100%的故障隔离率,在满足系统测试性指标要求基础上丰富了模型的内容,为装备的测试性建模提出了一种新方法。     

远程火箭弹武器系统无损试验方法

针对远程火箭弹武器系统在不同环境条件下试验的特点 ,分析了远程火箭弹武器系统在不同环境条件下的性能特点及故障特性 ,探讨了其失效模式 ,建立了故障树 ,确定了其检测内容 .建立了远程火箭弹武器系统检测数据分析的数学模型 ,提出了环境试验后武器系统性能的评估方法 .     

基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明：该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。     

神经网络技术在雷达电路故障诊断中的应用

简要介绍了雷达电路故障模式和BP神经网络的算法,针对雷达故障诊断的复杂性,提出了采用神经网络技术实现雷达的故障诊断。并以典型故障为例,设计了一个基于BP网络的故障诊断系统,通过实际仿真和应用,取得了较好的效果。     

基于广义随机Petri网的导弹系统测试性建模与指标评估方法研究

针对目前导弹测试性指标论证时缺乏有效方法支撑的问题,提出了一种基于广义随机Petri网（GSPN）的测试性建模方法。在建立导弹系统三维立体结构GSPN模型基础上,以各子系统的平面GSPN模型为研究对象,分析导弹系统故障检测及维修过程,同时根据国家军用标准GJB/Z1391—2006 故障模式影响及危害性分析指南对系统故障模式进行分类;基于GSPN模型可达标识图与嵌入马尔可夫链同构,以实存状态集和消失状态集表征库所变迁,采用同构法对测试性指标进行求解;以某型导弹子系统为例,对其测试性指标进行了评估,得到92%的故障检测率和90%的故障隔离率,验证了所提建模方法和相应算法的有效性,对测试性指标的权衡分析与评估具有指导意义。     

基于故障树与灰关联分析的鱼雷故障诊断

将灰色关联度与故障树联合运用于鱼雷故障诊断,为鱼雷的故障诊断提供了一种新途径。在鱼雷动力系统故障树诊断模式识别中,运用灰色系统理论中的灰关联分析,通过进行关联度计算及排序,对各种故障模式发生的可能性大小作出了判断,从而为处理故障的轻重缓急、控制故障的发生以及改进系统的可靠性提供了理论依据。实例诊断表明,这种方法是有效可行的,并且诊断结果可靠。     

基于EEMD和二维边际谱熵的齿轮箱故障诊断

针对信号经验模态分解（EMD）过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解（EEMD）和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断．首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机（SVM）的输入量,建立故障诊断模型．经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性．