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AHP和改进模糊理论的某艇C3I系统效能评估

在AHP与模糊理论结合的方法对系统效能进行评估基础上,通过对模糊理论中隶属度计算方法进行改进,克服了一般模糊理论计算中隶属度转换过程中存在的对目标影响不起作用的冗余数据也参与运算的缺点.同时C3I系统效能评估为指挥人员及科研人员对舰艇作战能力了解有了初步依据.     

基于模糊神经网络的自动驾驶仪故障诊断研究

根据导弹自动驾驶仪的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验，结合模糊理论推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障诊断方法。该方法同时具备了模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力，有效地提高故障诊断的技术水平。最后结合某型导弹自动驾驶仪故障诊断特点，给出仿真试验，证明了该方法的有效性。     

基于模糊神经网络和专家系统的导弹故障智能诊断方法

研究基于模糊神经网络专家系统的故障诊断方法,给出了模糊神经网络故障诊断专家系统的具体实现过程,在深入细致地研究了知识表示的基础上,将该方法应用于某大型导弹武器装备的故障智能诊断系统中.实践表明,该方法是一种行之有效的模糊故障诊断方法并为大型导弹武器装备的故障诊断提供了一个新的途径.     

基于模糊层次分析法（AHP）装备性能评估方法研究

通过构建武器装备性能优良度评估的层次分析（AHP）模型，构造反应各层次指标间关系的权重判断矩阵，确立最底层指标隶属度的计算方法，从而推导出能在一定程度上定量的评估武器装备性能优良程度的方法。     

基于模糊故障字典法的故障诊断研究

本文通过对模糊自学习故障字典法在故障诊断的理论研究，给出了利用本方法进行故障诊断的设计方法，并针对本教研－火炮操瞄系统－ 微机电液控制系统进行了实验研究。     

基于模糊层次分新法(AHP)装备性能评估方法研究

通过构建武器装备性能优良度评估的层次分析(AHP)模型,构造反应各层次指标间关系的权重判断矩阵,确立最底层指标隶属度的计算方法,从而推导出能在一定程度上定量的评估武器装备性能优良程度的方法.     

基于小波变换与模糊理论的图像增强算法研究

针对传统图像增强方法增强图像同时放大噪声的问题,提出了一种基于小波变换和改进模糊集理论进行图像增强的方法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,对低频系数进行了分段函数增强,高频系数进行小波去噪,并且定义新的隶属度函数对各个尺度上不同方向的高频系数进行模糊增强,最后通过小波重构得到增强的图像.实验结果表明,该算法可以有效去除噪声和增强图像,并使图像具有良好的视觉效果.     

基于故障树理论的特种车辆三防系统故障诊断

为解决三防系统发生故障或状态异常时,特种车辆的防护性能大幅降低,严重影响车内人员人身安全的 问题,建立三防系统的故障树模型。通过深入分析三防系统的工作原理及常见故障,对故障树模型进行定量和定性 分析,并完成结构重要度分析。结果表明：该方法能快速定位三防系统故障,有效缩短故障排除时间,提高维修 效率。     

基于模糊理论的导弹质量评估

为更好地掌握导弹的质量状态,对基于模糊理论的导弹质量评估进行分析。根据导弹自动化测试系统的 测试结果,采用层次分析法对导弹的质量评定体系进行分类,构建导弹质量评估框架。对导弹测试数据的质量等级 划分规则进行设计,通过二相Fuzzy 统计法,拟合出导弹归一化测试数据属于各个质量状态的隶属函数模型舱,并 对导弹各系统以及导弹整体进行了质量综合评定。评估结果验证了该评价体系是合理的。     

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。     

基于模糊Petri网的某型舰炮系统故障诊断

故障的产生和传播是一个动态的过程,具有突发性、并发性和随机性等特点,精确的推理方法难以有效地对复杂特性的故障进行诊断.利用模糊Petri网对舰炮武器系统进行故障分析,首先分析舰炮故障类型以及故障的规则表示形式,然后给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及其推理算法,最后以某舰炮武器系的弹药盘点异常故障为例进行了建模并用推理算法计算故障发生概率.结果表明,该模型具有直观和表达能力强的优点,可应用于工程实践.     

基于模糊推理的某型导弹故障诊断系统设计

对于某型导弹系统,其故障原因与故障征兆之间并非一一对应的关系。文中采用模糊关系的推理机制,建立了故障诊断的数学模型,设计了故障诊断系统总统方案,根据系统的诊断流程,采用VC＋＋编程语言实现了系统的诊断功能。通过具体实例,验证了该系统对某型导弹系统故障诊断具有一定的准确性。     

基于模糊理论的多传感器信息融合技术在电机故障诊断中的应用

在模糊理论的基础上,将多传感器信息融合技术应用于故障诊断系统中,建立了一种电机运行状态的故障诊断数学模型,提出了一种基于系统模糊综合评价融合结构下的综合故障诊断方法,解决了电机故障实时在线监控问题,降低了系统故障的误报率。     

一种面向故障诊断的模糊Petri网模型

根据故障发生具有并发性，故障诊断具有模糊性等特点，提出了一种面向故障诊断的模糊Petri网（FPN）模型。从模糊产生式出发，提出了一种新的模糊推理算法。解决了现有算法中不能准确处理产生式规则中“或”逻辑的问题，以及传统的基于模糊Petri网的可达图求解模型描述复杂、推理缺少智能的问题。使用简单的矩阵计算，减少了诊断时间，最后通过飞机故障实例验证了模型及推理算法的正确性和有效性。     

基于分形理论齿轮箱故障诊断研究

在对齿轮箱的机械故障诊断中,由于齿轮箱运行过程中产生的信号中存在非线性,为此将分形理论引入故障诊断技术中。介绍了分形法诊断故障的基本原理,利用G-P算法求出各工况的分形维数并进行比较,实现了对齿轮箱故障的诊断。诊断结果表明,发动机轴承正常状态下的分形维数为2．6346,各故障状态时均有惟一确定的分形维数且都大于2．6346。由此看出,用分形维数可以表征机械故障状态,说明分形理论能从本质上反映故障的结构特征。     

基于小波和模糊神经网络的导弹涡喷发动机故障诊断方法研究

针对海防中远程导弹普遍采用高效率的小型涡喷（涡扇）发动机,为了减小体积和重量,发动机设计寿命较短,导弹维护（中、长期维护）、准备阶段不允许对发动机进行热试车,提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法.将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断,结果表明该方法诊断效果明显.     

导弹自毁系统模糊故障诊断的故障树建模与分析

介绍了导弹自毁系统中存在的大量不确定失效因素和模糊故障信息．说明了故障树作为一种图形化结构，能够使诊断过程中系统的内在联系和故障逻辑关系得到清晰的表达．针对导弹自毁系统的功能和工作过程，叙述了故障树的建模过程．在定性分析算法的基础上，给出了软件的实现．最后，结合故障树和模糊推理机制，提出了模糊故障诊断的方法及实现．