基于半实物仿真的电液系统模拟维修训练平台设计

针对实装训练原理难以再现、频繁设置故障开展训练容易损坏装备等问题,对某型推土机维修保障实际需求进行分析,综合运用单片机控制技术、虚拟现实技术、系统集成技术等,设计了基于半实物仿真的某型推土机电液系统模拟维修训练平台。该平台为开展某型推土机电液系统维修操作训练提供了半实物操控模式下推土机电气系统、液压系统原理三维动态展现,故障同步虚实呈现、诊断与排除的逼真训练环境,创新了某型推土机的训练手段和方式,提升了部队实战化训练水平,具有重要的军事价值。     

基于PLC技术的某型火箭布雷车维修训练平台设计与开发

设计了基于PLC技术的某型火箭布雷车维修训练平台。比较了不同控制方案的优缺点,采用主控PLC对实装PLC的输入输出信号进行管理的方式,实现了故障的模拟设置,解决了实装维修训练易造成装备损坏,难以直观显示工作原理的突出问题。     

电气设备维修实训平台的无损故障设置研究

电气设备维修实训平台主要是对装备维修保障人员电气设备知识的学习、操作技能和电气设备维修的训练而设计的,文中在分析工程装备故障特点的基础上,研究无损故障设置与排除方法,为电气设备维修实训平台提供了一种新的故障设置方法。     

基于故障注入模式的装备检测与维修训练系统

为解决工程装备维修训练中存在的装备数量少、训练内容多难度大、手段单一等困难,将故障注入技术、嵌入式技术和虚拟仪器技术等应用于某型装备电控系统的故障模拟设置、故障检测与诊断过程中,研制了故障设置与诊断维修训练系统软件硬件,实现了装备维修训练过程中的自主、逼真、隐蔽和无损设障.该系统的应用可改善装备维修训练教学效果,提高维修人员故障判排水平,具有较高的工程应用价值.     

基于半实物仿真的维修训练系统设计

为了实现复杂装备的维修保障训练,基于半实物仿真技术,以最小可更换单元为单位建立系统电路模型,以外部实物元件操作为模型的输入,构建了半实物仿真平台,可以对正常的操作进行模拟。在电路模型中内置故障向量,由训练控制软件或者故障设置开关触发故障向量,在半实物仿真平台上表现相应故障现象,实现了实际装备故障案例的模拟。受训人员在相应故障组合上复位相应故障设置开关,实现了装备维修过程的模拟。     

全自动波轮洗衣机故障演示实验机的设计及应用

介绍了全自动波轮洗衣机故障演示实验机的工作原理、故障设置与排除的基本方法,适用于学校教学、家用电器产品维修工的技能培训等.通过学生实际操作与训练.可有效的提高学生的维修技能水平和故障判断与排除的实际水平.     

面向智慧教育的复杂装备虚拟现实维修系统开发现状与发展趋势

虚拟现实维修系统能有效地克服传统实装训练方式中存在的问题,如系统结构复杂、装备故障现象抽象和故障检测训练缺失、维修操作限于分解结合、训练效率低下、成本高等。对问题驱动的虚拟现实维修系统相关开发基本技术进行分析,通过国内外面向智慧教育维修训练的虚拟现实技术发展的启示,针对复杂装备维修系统开发的多样性、渐进性、反复性和经验性等特征,提出复杂装备虚拟现实维修系统开发研究体系,包括集成化教学平台双向互动教学融合、个性化驱动训练、智能化重用与进化平台3个维度。并对虚拟现实维修系统开发技术进行总结。     

激光测距仪器维修训练系统的激励电压源设计

激光测距仪器维修训练系统可满足多种型号测距仪器的测试需求,而激励电源是该系统的关键部件。对基于USB总线的程控激励电压源进行了设计,可调电压源主要由ATmega16单片机与4通道数字电位器AD8403等器件构成,USB通信电路由ATmega16与PDIUSBD12构成,并且在Windows XP系统下开发了相应的WDM驱动程序。测试结果表明该激励电压源能够满足激光测距维修训练系统要求。     

基于GL Studio的激光测距机维修训练平台研究

利用GL Studio的图形设计器和代码编辑器,结合Multisim和VC++6.0混合编程,实现对激光测距机维修训练平台的仿真。介绍GL Studio的主要特点和功能,提出基于GL Studio的虚拟面板开发的具体流程,详细介绍虚拟面板的设计、Multi-sim仿真和GL Studio与MFC混合编程等关键技术。在实际应用中取得良好的效果。     

基于RS485总线的PC机与多单片机系统的串行通信

根据所开发的电子产品故障维修实验系统的要求，提出了一套基于RS485总线的PC机与多单片机系统间的串行通信协议，已成功应用于故障维修实验系统中。     

GJT112推土机工作原理与故障分析模拟试验台

针对GJT112型推土机液压系统在维护保养中面临的困难,研制了其工作原理与故障分析实训台。在研制过程中应用了单片机技术、故障树理论和大规模薄膜开关矩阵制作工艺,使试验台逼真模拟了推土机工作装置的工作原理。试验台也设置了推土机各个系统常见故障现象、故障原因和故障排除方法的教学实训功能,模拟了其故障的分析过程。     

M11康明斯发动机燃油系工作原理与故障分析实训台设计

针对M11康明斯发动机PT泵燃油系维护保养中面临的困难,研制了其工作原理与故障分析实训台。在研制过程中应用了单片机技术、故障树理论和大规模薄膜开关矩阵制作工艺,使实训台逼真模拟了燃油系的工作原理。实训台也设置了燃油系常见故障现象、故障原因和故障排除方法的教学实训功能,模拟了燃油系故障的分析过程。该实训台在一些部队单位进行了实际应用,具有很好的应用前景。     

故障树分析在站台门故障诊断系统中的应用

该文以地铁站台门系统为研究对象,采用故障树分析方法,建立站台门系统故障树模型。运用故障树模型对现场故障进行诊断,该方法能够快速、准确、有效地诊断出故障原因,同时利用诊断数据库分析为现场维护人员推送故障原因及故障维修预案,使现场故障能够得到快速处理,为乘客提供一个安全、舒适的乘车环境。     

空间4R冗余度机械臂容错空间分析

针对空间4R冗余度机械臂活动关节工作空间进行了定量研究,并且对其容错空间做了进一步探讨。首先推导出空间4R冗余度机械臂不同关节锁定时工作空间的解析表达式,并且根据表达式对工作空间进行了三维造型;然后,进一步分析了机械臂的D-H参数对工作空间的影响;最后,给出3 sigm a型机械臂容错空间的计算方法及三维造型,分析了其容错空间的影响因素。研究结果表明:当机械臂结构参数一定时,一个活动关节(关节2)在一定范围内锁定,工作空间不变,并且此锁定范围与结构参数一一对应;机械臂的臂长之和一定时,各机械臂长度越接近,机械臂的工作空间越大;机械臂关节2偏置的存在使机械臂工作空间不会出现薄壳,另一活动活动关节(关节3)的偏置的存在也可以增大工作空间;关节工作空间增大,容错空间也会相应增大。     

基于一维激光测距仪的室内移动机器人定位

提出了一种利用安装在云台上的一维激光测距仪对移动机器人进行定位的方法.首先将机器人坐标系建立在云台上,并建立室内固定的参考坐标系,利用云台获取的旋转角以及一维激光测距仪采集到的距离信息对云台和一维激光测距仪标定.由激光测距仪扫描得到参考坐标系三轴上的三个点A、B、C求得移动机器人在室内参考坐标系下的定位.实验证明,该方...     

基于小波变换的引擎故障诊断方法研究

小波分析是近年来迅速发展起来的一门理论,在图像处理和故障诊断等方面都取得了成功的应用。本文从诊断理论和故障信号特点两方面说明对引擎故障信号进行小波分析是引擎故障诊断过程的内在要求;阐述了小波分析的理论基础,得到适合故障信号分析的小波母函数;应用了基于“能量-故障”的引擎故障诊断模式识别方法。通过小波包变换,成功提取了转子振动平台预设故障状态下的特征向量,通过模拟实验验证了该方法的可行性。     

Imbalanced fault diagnosis of rotating machinery using autoencoder-based SuperGraph feature learning

Existing fault diagnosis methods usually assume that there are balanced training data for every machine health state. However, the collection of fault signals is very difficult and expensive, resulting in the problem of imbalanced training dataset. It will degrade the performance of fault diagnosis methods significantly. To address this problem, an imbalanced fault diagnosis of rotating machinery using autoencoder-based SuperGraph feature learning is proposed in this paper. Unsupervised autoencoder is firstly used to compress every monitoring signal into a low-dimensional vector as the node attribute in the SuperGraph. And the edge connections in the graph depend on the relationship between signals. On the basis, graph convolution is performed on the constructed SuperGraph to achieve imbalanced training dataset fault diagnosis for rotating machinery. Comprehensive experiments are conducted on a benchmarking publicized dataset and a practical experimental platform, and the results show that the proposed method can effectively achieve rotating machinery fault diagnosis towards imbalanced training dataset through graph feature learning.