装备故障智能维护系统发展综述(二)

对故障模糊系统进行了明确定义,并探讨其在武器装备系统中的具体作用及其发展过程中应着重解决的关键技术,最后提出了一种基于模糊评判的动态数学模型作为装备故障模糊预测系统的推理模型。     

基于模糊评判的装备故障预测模型研究

为了对装备故障实现适时预测 ,本文以模糊综合评判理论为基础 ,提出了一种动态的故障预测模型 ,并探讨了动态模糊关系矩阵的确定方法 ,最后进行了实例分析。     

反后座装置故障的分析方法及模糊预测系统的研究

通过分析反后坐装置故障的逻辑关系,提出了反后坐装置故障的模糊预测方法,并探讨了模糊预测系统的结构模块和开发原理。     

自行火炮故障预测模糊专家系统研究

采用面向对象方法,开发了一个自行火炮故障预测模糊专家系统.介绍了系统的总体结构和各模块的功能,阐述了故障预测和系统报警的实现方法及系统的推理途径.     

基于模糊评判的装备故障预测专家系统研究

根据故障预测系统的特点,应用模糊综合评判原理,针对某武器装备建立了一种故障预测专家系统.介绍了系统推理运算模型,算法的实现及推理机制的运行,最后进行了实例分析.     

基于模糊证判的装备故障预测模型研究

为了对装备故障实现适时预测,本文以模糊综合评判理论为基础,提出了一种动态的故障预测模型,并探讨了动态模糊关系矩阵的确定方法,最后进行了实例分析。     

基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测

为提高火箭炮的可靠性,使管理人员能进行故障预测与事前维护,提出一种基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测方法.该方法依据火箭炮各系统的工作原理建立各系统都通用的故障预测模型,利用火箭炮故障的历史数据,并通过能自动调整学习速率的BP算法进行自适应学习,对火箭炮中的电气系统故障预测进行仿真分析.实验结果表明:该方法能得到比较精确的故障预测结果,达到火箭炮故障预测的目的.     

基于虚拟样机的火炮故障仿真预测系统研究

根据故障仿真预测任务的要求，利用动态模糊综合评判和虚拟样机建立了一种新的故障仿真预测模型，首先利用动态模糊综合评判方法预测各故障现象出现的可能性大小，由基于ADAMS(Automatic Dynamic Analysis Mechanical System）建立的虚拟样机结合专家知识库进一步检验实际发生故障的部件。这种定性与定量推理相结合的故障仿真预测模型不仅具备较强的数值计算能力，还能有效地表达专家的经验知识，利用已有的实验数据，对自行火炮在未来任务段内的故障发生情况作出准确的预测。     

故障预测技术发展与分类

结合大型复杂武器系统装备特点、装备保障现状,探讨了故障预测技术发展对部队战斗力生成的必要性,研究了故障预测技术在国内外研究发展情况和趋势,详述和对比了故障预测技术的分类方法,总结了不同预测方法的优缺点,并对故障预测技术的发展趋势进行了初步探索和展望。     

自行火炮故障预测的新方法

针对自行火炮在服役过程中的动态特性,分析了传统故障预测方法普遍存在精度不高的问题,基于动态模糊综合评判和多Agent并行诊断结构,提出了一种自行火炮故障预测的新方法,并给出了该方法的预测流程和工作原理。     

电子装备加速实验中的故障预测方法

现代电子装备结构复杂,故障规律难以掌握。而通过对装备组成单元故障规律的研究可推导出装备整体故障规律并进行故障预测。本文着手于对装备组成单元故障规律和故障预测方法的研究。首先利用加速试验来缩短装备组成单元试验时间,获取大量故障规律信息;对加速试验的数据进行了处理;然后基于灰色预测理论,将加速试验中获得的故障规律外推,推测出装备组成单元在正常应力水平下的故障规律并进行故障预测;最后利用相似度和“年老”隶属函数给出了预测结果的可信度。     

灰色系统理论在故障预测中的应用现状及其发展趋势

灰色系统理论自提出以来便迅速得到推广并应用于各个领域,它是在少数据不确定性背景下处理数据、分析现象、建立模型并预测事物发展趋势.介绍了灰色系统理论在故障预测方面的应用,通过一个典型应用的实例阐述了灰色预测模型的理论基础及建模方法,并在此基础上分析了灰色预测理论在故障预测技术领域的应用现状及各自优势和缺陷.对其在装备系统故障预测技术领域的应用趋势进行了探讨.     

自适应神经模糊在通信装备效能评估中应用

介绍了神经模糊的理论,用自适应神经模糊的评估方法设计了通信装备效能评估模型,对通信装备效能进行全景式科学预测。实验结果表明,自适应神经模糊方法能有效地对通信装备效能进行全面优化评估,为通信装备在复杂环境下的效能评估提供借鉴数据。     

基于模糊综合评判的装备故障诊断研究

通过对装备故障特点的全面分析,结合装备的实际运行状况、现场操作人员和专家的经验,分析了故障与征兆之间的模糊关系,提出了装备故障诊断模型和诊断方法,为在这方面的进一步研究提供了一定的参考,并用某型装备的故障实例进行了验证,结果表明了该方法的有效性．     

基于灰色马尔可夫模型的装备故障间隔期预测研究

针对武器装备故障间隔期预测的难点,提出了在灰色GM(1,1) 模型的基础上建立灰色马尔可夫组合模型进行故障间隔期的预测。在分析典型电子装备故障率曲线的基础上,根据电子装备的故障特点,形成合理的建模背景,建立组合模型对装备故障间隔期进行预测。通过实例对预测值和真实值进行比较,表明在“少数据冶、“贫信息冶、“ 不确定冶的情况下利用该组合模型预测故障间隔期的有效性,有效降低预测误差,提高预测精度。     

故障预测与健康管理技术在航空装备领域的应用

在研究故障预测与健康管理技术基本内涵与主要功能的基础上,介绍了该技术在国内外航空装备领域的应用现状,并提出了在航空装备领域深入开展故障预测与健康管理技术应用的措施建议。     

模糊控制与神经网络相结合的预测研究

针对模糊控制与神经网络的特点，提出了一种新的将模糊逻辑与神经网络相结合的方式，即模糊神经网络，同时给出了有效的算法；该算法训练速度快，预测精度高，并且用仿真实验验证了该模糊神经网络对混沌系统具有很好的预测性能。利用该模糊神经网络对一维Logistic map标准混沌系统进行了预测仿真实验，同时，与一般的神经网络进行了对比，讨论了该模型对被噪音污染的混沌数据的处理能力。     

野外环境下通信装备故障预测方法

针对目前国内外故障预测研究较少考虑装备自身因素以外影响因素的情况,提出一种新的野外环境下通信装备故障预测方法。利用灰色理论和BP神经网络理论建立驻训阶段通信装备故障预测模型,将外界影响因素考虑引入故障预测中,并通过仿真实验进行验证。仿真结果证明,该方法具有较高的精度。     

电子装备状态监测系统研究

车载分布式电子装备状态监测系统由中央处理、信号监测和无线通信等分系统组成.中央处理分系统采用Apro T5加固便携机.信号监测为基于PC104的数采系统.无线通信由3块STR-18型微功率无线数传模块组成.软件使用VC 6.0编写,包括控制管理、信号监测、状态评估、故障预测和维修辅助决策等模块.该系统可监测电子装备的关键信号,并能预测发生的故障,提出辅助维修决策方案.     

基于模糊诊断理论的车辆空调系统故障诊断方法

为有效诊断特种车辆空调系统故障,及时准确地定位故障原因,以模糊诊断理论的车辆空调系统为对象研究其故障诊断方法.分析空调系统故障模式,建立故障模糊数学模型,确定故障征兆和故障原因的模糊关系,基于经验维修和专家诊断确定了综合模糊隶属度,根据最大隶属度原则,确定故障征兆所对应的故障原因的最大隶属度,从而判断出导致空调系统发生故障的原因.研究结果表明:该方法能够准确可靠定位故障,有效缩短维修时间.