基于PCI8602的压力传感器测试系统设计

为了便于压力传感器生产商对产品质量进行检测,设计了一种压力传感器性能测试系统,该系统由工业计算机、数据采集卡、标准压力变送器、信号处理电路以及多通道被测传感器组成,系统测试时使用工业计算机端VB应用程序控制整个测试过程;通过将4~20 mA标准压力变送器和被测多通道压力传感器置于同一被测环境,由VB应用程序实时采集两者的输出值并进行计算,软件通过分析处理可判断被测传感器性能好坏;测试系统可借助VB语言灵活地调整软件功能及测试界面,广泛应用于企业压力传感器的实验室检测;实际应用表明,该系统可节省人工,降低工人劳动强度,提高检测质量。     

低温压力传感器校准装置研制

介绍了一种能在试验室中对低温压力传感器进行校准的装置系统,该装置采用液氮为冷源的制冷方式,提供了温度79~150K连续可调,控温精度不大于±2K的校准环境。对该校准装置的系统流程以及设计原理做了详细的阐述和介绍。     

两自由度并联机器人控制系统设计

针对机电装配、医药包装等行业自动化抓取和放置实际应用的需求,设计了一种采用直线伺服驱动技术的两自由度高速并联机器人。首先进行了机器人的机械结构设计,并且通过运动学分析,结合运用蒙特卡洛法与几何法求解出并联机器人的工作空间;其次采用MCU+CPLD(STM32F103+MaxⅡ)的双控制架构,根据工作空间结构在MCU中设计出高效的运动轨迹生成算法,并在CPLD中运用DDS技术将伺服运动参数转换成脉冲经一级差分后输出到伺服驱动器。在双控制器的通信方面合理利用CPLD中的状态机提出了双级数据缓冲方式,使得MCU写与CPLD读交错进行,可以实现数据的无缝刷新。最后进行了并联机器人系统样机的制作与调试,分析结果表明所研制的机器人控制系统能够使机器人快速抓放金属小球,实现稳定可靠运行。     

舰用压力测量系统故障诊断方法研究

针对舰员进行舰艇现场修理的需求,开展了舰用压力测量系统的故障诊断研究。分析了其基本组成和实装布置,归纳总结了常发生的典型故障,结合舰员级修理的特点,进行了详细的故障诊断需求分析。针对信号处理电路模块故障、压力传感器故障、压力测量通道接线故障三种典型故障类型,分别制定了具体的故障诊断方案。在故障诊断方案的基础上,基于虚拟仪器思想开展了故障诊断系统的硬件、软件设计。在通用硬件平台的基础上,为实现不同诊断对象的诊断,分别设计了相应的接口电路和信号调理电路。利用LabVIEW作为开发软件,编写了各故障类型的故障诊断子程序。软硬件联合调试结果表明,该故障诊断装置界面直观、操作简单、功能完善。     

一种压力传感器单故障实时诊断方法研究

研究对象为容式变极距型液位压力传感器。分析了传感器测量电路的工作原理与特性。故障诊断首先用压力变化率判断测量电路故障存在性;再得到额定输入信号下电路电桥输出信号和运算放大器输出这两个检测信号的表达式,各表达式均以电路相关元件为自变量。因不同元件发生数值漂移故障时,对检测信号的影响趋势各不相同,使得精确到元件的故障定位得以实现;确定故障位置后将正常元件值代入检测信号表达式联立方程组求解,以实现精确到元件的故障定值。仿真显示该故障诊断方法所求得故障值非常接近真实故障值。     

基于自适应奇异观测器的连续系统故障诊断

针对连续系统的传感器与执行器故障诊断问题,提出一种自适应奇异观测器来进行故障估计,能同时估计系统中的传感器故障与执行器故障,并克服了以往研究中对故障、故障导数与系统干扰作上界已知假设的不足。利用H∞性能指标抑制了干扰对故障估计的影响;通过线性矩阵不等式来获得自适应奇异观测器的增益阵,从而很方便地完成故障诊断观测器的设计;采用Lyapunov泛函证明了观测误差动态系统是鲁棒渐近稳定的;最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性。     

光纤压力传感器研究新动向

本文介绍当前国际上光纤压力传感器的研究新动向。     

一种基于MapInfo的多传感器组网视景系统设计

文章基于MapInfo Active X插件,在VC6.0开发环境下进行二次开发,结合数据融合技术,设计了一套多传感器组网系统软件体系结构框架,实现了一种多传感器组网视景系统;该系统实现了多传感器覆盖空域内目标航迹的显示、跟踪、融合,创新性地将电子地图与雷达视景进行叠加显示,满足了系统实时性并提供了逼真的视觉效果。     

测控装备协同故障诊断系统研究

掌握地面测控系统的技术状态、尽快排除装备故障,是保证发射活动顺利实施的关键;根据测控装备的使用特点提出了协同故障诊断系统保障需求,针对装备的组成特点及结构原理,采用虚拟仪器技术、DataSocket技术、LabVIEW以及PXI总线系统架构,提出了基于故障树诊断和基于案例的故障诊断的专家系统,设计了基于故障树和故障字典双模式统一存储结构的信息库;最后,通过对装备外测频综机柜的故障诊断实例,对系统协同条件下故障树诊断进行了验证;结果表明系统满足功能设计要求,诊断结果可靠,人机交互友善,操作方便。     

基于故障树的地铁屏蔽门故障诊断专家系统的设计

在地铁屏蔽门系统的故障诊断中,传统方法存在效率低、人工负担重等缺陷。为此,设计了基于故障树的故障诊断专家系统。先用屏蔽门的资料构建出扩展故障树,然后使用早期不交化和模块化等方法将其简化成基本故障树,求出最小割集。在故障树的基础上,设计了专家系统的知识获取和表示机制,建立了知识库。在构建推理机时,采用了双向推理、全自动推理、半自动推理、人工回溯等策略,提高了诊断效率和可信度。该系统可与综合监控系统进行接口,能对相关信息进行推理分析,对潜在故障进行预警,对已发生故障进行快速定位和诊断,出具故障报告和处理建议书,并提供故障模拟及培训功能。试用者的反馈意见表明该系统具有较好的实用价值。     

某型飞机发动机故障诊断专家系统设计

针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求,利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统。该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数,通过智能诊断实现故障定位。系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立、推理机制设计、获取知识程序设计、解释程序设计,实现了发动机故障的快速定位,提高了发动机诊断维修的时效性,保证了发动机的完好率。     

Sensor and Actuator Fault Diagnosis for Robot Joint Based on Deep CNN

This paper proposes a data-driven method-based fault diagnosis method using the deep convolutional neural network (DCNN). The DCNN is used to deal with sensor and actuator faults of robot joints, such as gain error, offset error, and malfunction for both sensors and actuators, and different fault types are diagnosed using the trained neural network. In order to achieve the above goal, the fused data of sensors and actuators are used, where both types of fault are described in one formulation. Then, the deep convolutional neural network is applied to learn characteristic features from the merged data to try to find discriminative information for each kind of fault. After that, the fully connected layer does prediction work based on learned features. In order to verify the effectiveness of the proposed deep convolutional neural network model, different fault diagnosis methods including support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), conventional neural network (CNN) using the LeNet-5 method, and long-term memory network (LTMN) are investigated and compared with DCNN method. The results show that the DCNN fault diagnosis method can realize high fault recognition accuracy while needing less model training time.     

基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断

针对目前使用神经网络诊断故障时出现的输入向量选择困难、网络结构复杂、对并发故障诊断效果不好等问题,提出了基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断方法。先利用邻域粗糙集对初始征兆进行约简,留下有价值的征兆作为神经网络的输入向量,然后针对每种故障类型设计一个神经网络。用多个训练好的神经网络来并行诊断故障,综合每个神经网络的结果给出最终的诊断结论。用转子实验台的实验数据对这种故障诊断方法进行验证,结果显示该方法能优化神经网络结构,且神经网络具有训练速度快、诊断正确率高的特点。     

故障树分析法在装甲车辆电源系统故障诊断中的应用

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。     

一种适用于飞行器航电综合的故障检测和重构方法

鉴于特殊的飞行任务需求,某型号航电综合单一的故障逻辑难以满足多元故障状态下自主重构需求,降低了系统容错性。为解决航电综合多元故障模式难以量化表征影响故障重构的工程难题,创新的提出了一种适用于航电综合的故障检测和重构方法,基于决策表数据挖掘技术的航电综合故障预测流程和多源信息故障检测技术确保常规故障检测率大于98%,航电系统重构状态的量化表征分类方式确保了系统快速重构设计,本文提出的故障检测和重构方法极大地提高航电综合系统的故障检测率与容错能力。     

列车防滑器主机故障诊断系统设计

SAB型列车防滑制动系统应用于国内T型列车,数量多,为了提高列车防滑器主机故障检测和维修效率,针对SAB WABCO公司的SWKAS20C型列车防滑器主机,设计了元件级故障检测与定位专家系统。通过研究模拟电子电路故障诊断技术,设计了基于支持向量机的多故障分类器,用于主机模拟电路故障样本数据的训练和测试,并通过改进算法寻优向量机参数,提高了故障诊断的准确度。搭建了模拟列车运行环境的测试平台,用以模拟主机在多种状态下的故障模式;使用VS2010开发环境编写了MFC专家系统。     

一种复杂系统的快速故障诊断方法

为提高复杂系统的故障诊断效率,基于故障诊断树原理,提出并实现了一种快速故障方法。实现该方法主要包括六个关键步骤,分别是故障诊断树的梳理、诊断节点代码的编写录入、Labwindows CVI软件与数据库的通信连接、故障诊断树显示及故障诊断推理、故障诊断节点的编辑、故障结论的存储与显示。在此基础上,设计开发了相应的故障诊断软件,并利用该软件对某型装甲车辆炮控系统进行故障诊断。结果表明,该型软件人机交互性好、操作便捷,基于故障诊断树原理的故障诊断方法可较大的提高故障诊断效率,工程应用前景广阔。