基于混沌理论的自动机故障诊断研究

针对某型号自动机的结构特点、运动过程和几种常见的故障模式进行分析。结合自动机的运动过程分析及其振动信号的非线性短时冲击特性,提出用混沌理论对自动机的故障进行诊断研究。提取了所测信号的李雅普诺夫指数,验证其为混沌系统,运用关联维数和Kolmogorov熵几个混沌参量提取出实测信号的特征。最后应用Elman神经网络进行了故障模式的识别,实现了基于试验测试的自动机故障诊断。为自动武器的故障诊断提供了一种新思路,对高速自动机的故障诊断有着重要的理论和现实意义。