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11.
为了能够准确地进行装甲车辆电源系统的故障诊断,深入地研究了故障树分析法在其中的应用;首先,以某型装甲车辆电源系统为研究对象,根据系统失效模型和故障机理,将故障树分析法运用于装甲车辆电源系统故障诊断中,建立电源系统故障树模型,进行故障分析与诊断;其次利用电源系统故障诊断平台对电源系统4个模块进行故障模拟仿真研究,可看出故障树分析法能够准确地诊断出电源系统各个模块的故障,检测精度可达94%,取得了预期效果。  相似文献   
12.
本文分析了炮塔传动装置的发展过程,根据当前电力传动技术发展的水平及坦克炮塔电 传动装置未来发展的要求,论述了炮塔电传动装置中采用交流技术的意义,并具体介绍了一种交 流控制方案.  相似文献   
13.
针对车辆电源系统状态趋势问题,提出了一种加权隐马尔可夫模型的状态预测方法。通过建立电源系统的隐马尔可夫模型,利用加权预测思想对隐马尔可夫模型中隐状态序列进行预测,将最大概率隐状态利用观测概率密度计算出状态观测值。通过对电压调节脉宽信号的导通率进行预测,并与BP神经网络和自回归(AR)模型对相同序列的预测结果进行对比,结果表明该方法对系统的状态变化具有较好的预测能力。  相似文献   
14.
本文针对BIT运用中的虚警问题进行了机理分析,并从测试阈值和诊断决策方面入手提出了抑制虚警的措施——双限阈值选择及其算法。双限阈值对应于实际系统的软故障和硬故障,运用概率统计的方法,用详尽的数据和概率图形对该方法进行了详细的理论分析,在满足虚警率远小于百分之一的前提下,找到了相应阈值的选择范围和对应的诊断算法。最后通过实验数据对算法进行了验证,证明了本文所提出的双限阈值选择及其算法实用有效,其思想及结论对其它研究领域亦有借鉴意义。  相似文献   
15.
为了提高模拟电路软故障诊断精度,提出了基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法.通过小波变换的频带能量和AR模型的系数生成故障的初始特征,利用线性判别分析提取特征,降低特征向量的维数,结合mRMR原则与支持向量机构成的组合特征选择方法,对降维后特征进行最优选择,输入到训练好的支持向量机多分类器中进行分类,从而降低特征的冗余,提高故障诊断的精度.以某车辆电压调节电路为例进行仿真分析,实验结果表明,该方法有很好的诊断能力.  相似文献   
16.
为了提高基于经验方程的蓄电池荷电状态辨识模型的辨识精度,提出了一种对模型方程中端电压补偿因子和内阻补偿因子加以改进的方法;该改进方法是根据噪声信号对蓄电池端电压和内阻的影响,将补偿因子由梯度项改为平方根项;同时利用LabVIEW软件设计出一套仿真分析程序,对改进后的模型进行仿真分析及验证;结果表明,改进后的辨识模型可以有效地减小噪声干扰给辨识结果造成的误差,辨识精度较高。  相似文献   
17.
装甲车辆电源系统智能故障诊断方法研究   总被引:3,自引:2,他引:3  
针对电源系统建模复杂的问题,通过Matlab/simulink建立装甲车辆电源系统仿真模型,应用小波包能量法提取电源系统在各种状态下电压及电流信号的能量特征向量,并将其作为故障分类器的输入向量;结合SOM神经网络无监督聚类和BP网络有监督学习的能力,构建两层的故障分类器对各种故障状态进行识别和诊断;以车辆电源系统中整流桥故障为例进行仿真分析,结果表明该方法具有快速准确的故障诊断能力。  相似文献   
18.
为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。  相似文献   
19.
在运用逆奈奎斯特阵列法对某自旋导弹的姿态控制系统进行设计时,针对某自旋导弹姿态控制系统中各通道之间存在着强耦合的特点,采用了串联补偿和局部反馈相结合的方法对其实现了解耦,从而设计出了能满足动、静态性能要求的姿态控制器,并给出了仿真结果.  相似文献   
20.
装甲车辆原位检测仪是1台对装甲车辆电气系统的各分系统进行性能检测的仪器.为了装甲车辆原位检测仪能适应野外的工作环境,需要检测仪具有很好的可靠性、可维修性.主要对检测仪系统进行了可靠性的建模,确定了评价因数,计算出检测仪所选用的器件能够满足系统可靠性指标的要求.同时,对系统的可维修性的设计、可靠性、任务可靠度进行了分析....  相似文献   
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