基于小波变换的机械故障信号的检测与分析

简述了小波变换的基本原理以及在故障诊断中的应用，利用μ′nsp设计了故障信息采集系统，用VC＋＋实现对数据的分析和计算，并设计了良好的可视化界面，对机械故障的检测具有一定的实际应用价值。     

基于PXI总线的电台故障诊断测试系统设计

为了达到对通信系统电台的自动化测试和故障诊断的目的,设计了基于PXI总线的电台自动测试和故障诊断系统,详细说明了系统的硬件和软件组成以及故障诊断方法,并介绍了有关电台分级检测的方法,经验证此系统能够很好地完成电台的自动化测试与故障诊断并达到了设计要求;此系统的研制成功,充分说明了PXI总线系统在通信设备检测方面的巨大优势,为研制新一代的自动化测试系统指明了方向。     

基于Smart Core的无人机故障诊断系统设计与实现

设计了基于SmartCore的无人机故障诊断系统,给出了系统的硬件及软件组成,可以有效实现系统的故障诊断。该系统可方便实现对无人机现场故障的检测和诊断,具有良好的使用性能和价值,具有良好的通用性和扩展性。     

一种故障诊断专家系统在网络管理中的设计与实现

网络管理正朝着综合化、智能化、分布化的方向发展。文章提出了一种基于CLIPS的故障诊断专家系统CLIPSFD在网络管理中的设计和实现,主要介绍了CLIPSFD的系统结构、系统功能及各主要模块的设计。并着重讨论了实现CLIPSFD的几个关键技术：基于数据融合技术的知识发现,在Borland C＋＋中嵌入CLIPS和CLIPSFD与网络管理系统的通信接口。     

基于Smart Core的无人机故障诊断系统设技与实现

设计了基于SmartCore的无人机故障诊断系统,给出了系统的硬件及软件组成,可以有效实现系统的故障诊断.该系统可方便实现对无人机现场故障的检测和诊断,具有良好的使用性能和价值,具有良好的通用性和扩展性.     

自动装弹机电控系统故障诊断专家系统

基于神经网络的自动装弹机电控系统故障诊断专家系统不但可以对自动装弹机电控系统进行故障检测,而且可以对程序控制盒进行试验,以考核程控盒的技术状况;该系统从自动装弹机的电气控制系统出发,以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,并给出了软件的部分界面以及诊断结果,验证了系统的可行性;根据专家系统与神经网络的结合方式,建立了基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型及系统各组成部分的结构和设计方法。     

基于VB语言的神经网络专家系统设计与应用

以基于神经网络的专家系统理论为基础,建立了一套基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型,并提出了系统各组成部分的结构和设计方法;在系统软件设计方面,利用VB6.0可视化编程语言,并以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,从而解决了以往软件出现的许多问题,并给出了软件关键部分的实现方法;通过以自动装弹机的旋转输弹机电气系统的故障诊断为例进行实验,从而验证了系统的可行性;此外,系统还可对自动装弹机程控盒的技术性能进行检测。     

基于故障树和虚拟仪器的遥测装备故障诊断研究

论文在分析某遥测装备故障特性的基础上,通过对一种遥测装备变频单元故障树的定性和定量分析,构建了基于故障树的专家诊断系统,基于故障树模型给出了基于虚拟仪器的故障诊断系统实现方案和硬件设计,编写了相应的故障诊断系统软件程序。通过对遥测装备故障诊断实验验证了该系统的可靠性和有效性,有力地提高了检测与故障自动化诊断能力,加快了该遥测装备的保障和维护效率。     

含未知输入观测器的广义系统故障诊断

基于未知输入观测器设计和故障诊断的概念,讨论含未知输入的Lipschitz条件下非线性广义系统传感器故障诊断问题。在非线性广义系统中,通过引入传感器的故障信号,重新构造非线性广义系统,设计基于未知输入观测器,在满足Lipschitz条件下,实现了传感器故障的检测与分离。给出数值仿真算例验证该算法的有效性。     

基于神经网络观测器的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断

针对基于解析模型的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断方法存在设计复杂、参数求解困难的问题,提出一种基于神经网络观测器的陀螺故障诊断方法。由系统内的冗余关系导出故障诊断逻辑,实现对陀螺故障的检测和隔离;同时利用先验模型知识和神经网络的非线性建模特性对陀螺故障进行估计。仿真结果表明,该方法能够实现对陀螺故障的检测、隔离和估计。     

基于PC104的某导弹电子箱检测系统设计

针对某型导弹选弹电子箱的测试需求,设计一种基于PC104嵌入式系统开发平台的高可靠、高精度的多路电阻检测系统,介绍该系统各功能模块的硬件电路设计,软件设计采用Labview与Visual C++混合编程方法以实现系统检测与故障诊断功能。测试表明系统实现了多路电阻的快速精确测量,并可将故障定位到具体部件。     

基于马尔科夫预测的多传感器故障检测与诊断机制

随着无线传感器网络应用规模的不断扩大,各类应用中传感器故障检测与诊断成为系统正常作业、安全可靠性保障的关键技术。针对多传感器系统与节点工作过程定义3种状态,基于故障检测信息建立状态转移矩阵,通过马尔科夫模型预测传感器故障信息,为故障检测与诊断提供决策依据。另外,拓展数据包信息字段包括故障类型、节点定位等,故障处理后节点转移至正常状态后将故障处理和诊断特征等信息存储到网关或者汇聚节点,为改善故障检测精度和诊断效率以及系统资源利用率提供依据。实验结果表明：所提故障检测与诊断算法与传统算法相比,具有更高的故障检测精度,更短的故障诊断时延、能够准确判断故障类型等性能。     

基于深度学习的旋转机械故障诊断研究综述

在现代化生产中,旋转机械的精密性和重要性越来越高,朝着大型、高速和自动化方向发展,以至传统故障诊断方法不足以处理海量、多源、高维的测量数据,不能满足安全性和可靠性的要求;因此,首先简要介绍几种典型的深度学习模型,并结合深度学习强大的特征提取能力和聚类分析的优势,对其近些年来在转子系统、齿轮箱和滚动轴承故障诊断的应用情况进行了对比分析;最后总结深度学习模型的优缺点,并从工程实际出发对旋转机械的故障诊断方法进行总结与展望。     

Model-based fault detection and isolation for a gas–liquid separation unit

A complete fault detection and isolation system is designed for a gas–liquid separation unit. It involves the determination and identification of grey box models, the design of a model-based residual generator, and finally the evaluation of the residuals via a set of statistical tests. The latter are cumulative sum (CUSUM) tests which are combined in such a way that both fault detection and fault isolation can be achieved. The performance of the resulting diagnosis system, such as missed alarm rate, wrong isolation rate and mean detection delay, are studied via simulations.     

用Visual C++开发装配机器人微机屏幕示教盒

文章用VC＋＋6．0开发了一个精密装配机器人微机屏幕示教盒。该示教盒是基于PC机的精密装配机器人语言编程系统平台的组成部分。用户可通过鼠标操作该屏幕示教盒实现装配机器人的在线示教编程,从而可以替代传统的用单片机制作的示教盒。     

Fault diagnosis for high order systems based on model decomposition

Fault detection observer and fault estimation filter are the main tools for the model based fault diagnosis approach. The dimension of the observer gain normally depends on the system order and the system output dimension. The fault estimation filter traditionally has the same order as the monitored system. For high order systems, these methods have the potential problems such as parameter optimization and the real time implementation on-board for applications. In this paper, the system dynamical model is first decomposed into two subsystems. The first subsystem has a low order which is the same as the fault dimension. The other subsystem is not affected by the fault directly. With the new model structure, a fault detection approach is proposed where only the residual of the first subsystem is designed to be sensitive to the faults. The residual of the second subsystem is totally decoupled from the faults. Moreover, a lower order fault estimation filter (with the same dimension of the fault) design algorithm is investigated. In addition, the design of a static fault estimation matrix is presented for further improving the fault estimation precision. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by a simulation example.     

基于观测器方法的故障诊断技术若干重要问题的探讨

基于观测器方法的故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果.该文 探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,包括:基于观测器方法的检测与诊断系统的分析与 评价方法,以及基于观测器的检测系统的设计方法.重点介绍作者在这一领域的一些最新研究成 果,如故障空间的划分,检测系统的集成设计方法等.     

基于粗糙集和神经网络的柱塞泵故障诊断

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。     

飞控蓄电池盒故障检测系统的研究与设计

飞控蓄电池盒作为航空电源系统主电源不工作或是失效时的直流后备电源,担负着地面启动涡轮发动机与空中应急点火的任务,同时还为机上一些重要用电设备供电.基于飞控蓄电池盒的重要性及针对存在的故障模式,采用故障寻址编码的技术对蓄电池进行故障诊断.充分研究了航空镉镍蓄电池盒的结构以及性能指标,设计一套自动飞控蓄电池盒故障检测系统,用来检测蓄电池盒的各性能参数.试验结果表明:测试设备能够提高检测精度,提前预测故障,提高蓄电池的性能品质和可靠性,满足飞机飞行的安全要求.