装备BIT和故障案例融合诊断方法研究

针对新型装备故障诊断难的问题,将机内测试(BIT)诊断与故障案例诊断融合的推理机制引入到新型装备故障诊断系统设计中,以装备BIT诊断为前导,故障案例推理为后置补充的结合方式,建立BIT和故障案例融合推理模型。充分利用基于总线技术的装备BIT系统和从维修记录中提取的案例知识,提高故障诊断精确度和效率。通过典型火炮故障诊断实例分析,验证了基于BIT和案例融合的综合诊断系统的诊断效能。     

基于信息融合的雷达发射设备故障快速诊断研究

利用单一信息对雷达发射设备进行故障检测和诊断时，可靠性和准确性低。针对雷达发射设备器件温度反映发射机工作性能明显的特点，提出了基于电传感器和温度传感器等多传感器信息融合的快速故障诊断方法。给出了故障诊断中信息融合的模型和算法，讨论了多传感器信息融合的雷达发射设备故障快速诊断系统的组成和简单工作原理。在提高复杂电子装备故障诊断可靠性和准确性上提供了一条有效途径。     

复杂电子装备潜隐性故障诊断关键技术研究

讨论了开展复杂电子装备潜隐性故障诊断的重要意义,对复杂电子装备潜在故障诊断技术的发展趋势进行了分析,针对电子装备潜隐性故障特征信息少、诊断难的问题,提出了考虑电子装备多态可靠性分析进行潜隐性故障诊断的若干关键技术问题,并给出了相应的解决思路;首先通过开展电子装备多状态的关联性和继承性研究,实现装备潜在故障可靠性状态的科学评定;然后采取动态融合零失效检测数据和故障信息的方法获取潜隐性故障的小样本特征参量集,并将其嵌入潜在故障模式识别模型,从而识别具有明显非线性和不确定性特征的潜隐性故障,为实现复杂电子装备潜隐性故障的早期预测提供了新的技术途径,在装备的生产和使用中有着具有良好的工程应用前景。     

基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统研究

论述了智能BIT的设计、检测、诊断、决策四个方面的主要研究内容,分析了BP神经网络的网络模型及工作原理,构建了基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统,并用某雷达录取终端的故障实际数据进行了验证。结果表明将神经网络与智能BIT结合是一种有效的诊断方法,解决了传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高、自适应性能差等问题,使被测系统具有更高的故障诊断能力。     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。     

无人机远程故障测试与诊断技术研究

为了确保众多无人机能够远程共享测试设备与技术人员等资源,设计了一种基于DataSocket技术和信息融合理论的远程故障测试与诊断系统;该系统采用PXI总线模块作为数据采集设备,利用DataSocket技术和虚拟仪器实现测试数据的远程传输;采用基于D-S证据理论的多智能诊断算法数据融合技术,提高故障诊断的准确率;同时为了便于故障信息的管理,把诊断出的结果存放在数据库中,远端使用B/S架构获取诊断数据;该远程故障测试与诊断系统可提高故障诊断正确率,实现故障信息的统一管理,节约成本提高效率,有一定的工程应用价值。     

集成神经网络在机械故障诊断中的应用探讨

现代信息技术和人工智能技术的飞速发展,为日趋复杂的机械设备故障诊断提供了技术支持;人工神经网络具有良好的分类特性,适合故障诊断;为了克服单神经网络故障诊断缺陷,研究了一种基于信号类型和信息融合思想的集成神经网络的智能故障诊断方法,降低了网络的复杂度,同时由于综合考虑了各种信息对故障特征的反映,提高了故障确诊率;为了提高学习效率,采用了一种快速的网络训练算法-免疫遗传算法;以某型兵器传动装置中的齿轮故障诊断为例,采用振动和声发射检测等技术获取训练样本训练网络,专家给出各网络对故障类型的置信权矩阵,将现场采集数据输入到诊断系统中,系统准确快速地得到了设备故障类型,结果符合实际,表明该方法行之有效.     

遗传BP网络在雷达装备BIT虚警抑制中的应用研究

针对现有故障诊断方法不能有效抑制雷达装备BIT虚警的现象,提出一种遗传算法优化后的BP神经网络技术抑制雷达装备BIT虚警的方法;首先介绍经遗传算法优化后BP神经网络的基本结构和学习算法,再结合雷达装备BIT的特点,以某火控系统雷达发射机作为被故障诊断对象,采用9个具有代表性的雷达发射机故障特征和8个典型故障,以Matlab作为开发工具进行仿真实验;实验结果表明该方法能准确对故障进行定位,有效抑制BIT虚警,提高雷达系统故障诊断能力。     

基于逻辑方程的飞机中央维护系统实时故障诊断方法

中央维护系统(CMS)是对飞机系统进行故障诊断和提供维护信息的主要系统,在提高飞机的测试性和维修性方面起着重要的作用.针对CMS实时故障诊断的问题,研究了基于逻辑方程的实时故障诊断方法.分析了CMS故障诊断功能需求,给出了CMS基于逻辑方程故障诊断的实现方法.通过构建逻辑方程规则知识库,提出了优化的匹配查找方法,并与预处理后的BIT信息匹配确定故障,提升了故障诊断效率.最后以飞机发动机电子控制系统的自检信息为例,建立逻辑方程知识库并进行故障诊断,结果表明该方法能快速准确诊断故障信息,为CMS实现故障诊断提供了有效的方案.     

基于信息融合的异步电动机故障迹象智能预测系统的研究

异步电动机故障机理较复杂,利用单个信息只能判断异步电动机系统可能在某些方面有故障征兆,结论具有一定的不确定性,特别是异步电动机在早期有劣化迹象时,各个方面的表现都比较弱,需要全面综合众多信息进行有效融合。针对上述问题,提出了一种基于信息融合的异步电动机故障迹象智能预测系统的设计方案,分析了D-S证据理论的原理,并在其基础上给出了基于单个信息和基于多个信息融合的异步电动机故障诊断结果。实际应用表明,该系统具有一定的有效性。     

基于模糊神经网络和证据理论的列车智能控制系统多信息融合故障诊断研究

针对列车智能控制系统故障诊断中的多故障特征信息输入时的时变、冗余、不确定性和空间分布性,给出了一种列车智能控制系统多信息融合故障诊断的系统结构。讨论了采用模糊神经网络进行特征层融合和证据理论进行决策层融合相结合的列车智能控制系统多信息融合故障诊断方法。故障诊断实例的结果表明:该方法能够有效地提高诊断的可信度,减小诊断的不确定性。     

FPGA动态局部重构在通用远程接口单元设计中的应用

为了提高飞机机载机电系统的信号处理终端设备——远程接口单元(RIU)的通用性、配置的灵活性、故障后自修复能力等,研究了通用远程接口单元(GRIU)的系统架构。在硬件结构上,由开关矩阵桥接各类机载机电信号;应用FPGA动态局部重构(DPR)技术,由模块化BIT文件流实现机载机电子系统的功能配置和故障后重构。介绍了RIU的作用和特点,DPR的设计方法,并以起落架系统和液压系统为例,给出了GRIU在机载机电系统中的工程应用方法。     

基于小波分析的变频调速系统故障诊断研究

讨论了交—交变频调速系统故障诊断的重要性,在当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了基于DSP和小波分析的变频调速系统故障诊断方法,建立了故障诊断系统;采用了基于小波能量的机电设备状态检测方法,充分利用了DSP强大的数据处理功能,以及小波分析所具有的对非平稳信号的分析处理能力和多分辨力的特性;建立了交—交变频调速系统的数学模型。经仿真实验证明:该方法适用于变频调速系统的故障诊断。     

基于信息融合的机械设备故障诊断算法设计与应用

为提高大型复杂机械设备故障诊断的准确率和效率,针对故障诊断的多源信息综合分析问题,研究设计了基于信息融合的故障诊断算法,并应用于机械设备监测与故障诊断系统中。算法采用BP神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现了对故障模式可信度的合理调配和多源信息的有机融合。文章以某舰船柴油机作为故障诊断对象,诊断结果分析表明,算法在机械设备故障诊断方面具有较高的准确度。     

大型压缩机组设备群的故障预测与健康管理

介绍了压缩机组设备群—复杂系统的故障预示和健康状态管理技术和系统的研究。融合早期故障预示、综合故障诊断和远程专家诊断技术,研究设备群的健康状态管理技术,并研发了压缩机组设备群故障诊断和健康状态管理系统,实现主辅机故障诊断和健康状态管理一体化、监测控制信息利用共享化、生产企业和设备制造企业知识资源利用最大化,为石化生产企业和设备制造企业提供一套全生命周期的压缩机组设备群故障诊断和健康管理的系统解决方案。     

智能机内测试研究综述

机内测试(BIT)是一种能显著提高系统测试性和诊断能力的重要技术,已大量应用于当代航空系统和武器装备中.但虚警问题是困扰BIT应用的重大难题,并严重影响着武器装备的战备完好性和全寿命周期费用;因此,为从根本上解决BIT的虚警问题,智能BIT技术就成为测试领域21世纪的重点研究项目之一;首先简要介绍了BIT虚警的两个主要产生原因,然后重点概述了智能BIT的发展状况,并分析了当前研究方法中存在的不足,最后在研究BIT不确定性的基础上提出了基于粗糙集的智能BIT故障诊断新技术,并指出了该技术中需要研究的若干关键问题.     

多Agent信息融合的故障诊断研究

该文介绍了将分布式多Agent系统应用于信息融合对装备进行故障诊断的智能故障诊断技术,将多Agent技术与信息融合技术进行了有机的结合,并对多Agent的信息融合理论和故障诊断方法进行了研究。最后,分析了基于此技术的体系结构。