基于神经网络的某鱼雷保障设备故障预测方法

为确保鱼雷保障设备处于良好的工作状态,提出一种基于径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络的某鱼雷保障设备故障预测法。利用RBF神经网络的非线性建模能力,在某鱼雷保障设备的关键监测点建立网络诊断模型,通过对该模型的训练学习,确定需要的参数估计,再根据该模型的输出值来判断故障,并在Matlab仿真环境下对该设备故障进行了预测,其预测结果与实际情况基本一致。仿真结果表明:RBF神经网络作为预测网络能较好地解决该保障设备的故障预测问题,具有较准确和快速的诊断能力,可为复杂设备的预防性维修提供科学依据。     

基于神经网络的风洞马赫数预测控制仿真研究

针对2.4 m跨声速风洞很难用精确的机理模型表示系统的动态特性的问题,提出了基于神经网络模型的风洞马赫数预测控制策略.综合了模型预测控制和神经网络建模的优点,对于控制参数未知、非线性和时变系统具有很好的处理效果.利用基于径向基函数的神经网络模型预测系统的动态响应、非线性神经网络模型可以在训练过程中捕获系统的动态特性等措施,实现了将神经网络模型应用到MPC结构中.仿真结果表明,该控制策略具有很好的跟踪性能和控制效果.     

基于故障数据的导弹突发故障预测方法

针对导弹突发故障发生时间短,难以直接预测等问题,在一定置信度的前提下,基于故障数据对导弹突发故障预测方法进行了研究。对故障数据进行统计推断,确定了故障数据的分布规律,进而基于故障数据分布函数建立了导弹突发故障预测模型,得出了导弹未来一段时间内的突发故障概率。最后通过算例分析,验证了导弹突发故障预测模型的合理性。     

基于模糊神经网络和专家系统的导弹故障智能诊断方法

研究基于模糊神经网络专家系统的故障诊断方法,给出了模糊神经网络故障诊断专家系统的具体实现过程,在深入细致地研究了知识表示的基础上,将该方法应用于某大型导弹武器装备的故障智能诊断系统中.实践表明,该方法是一种行之有效的模糊故障诊断方法并为大型导弹武器装备的故障诊断提供了一个新的途径.     

基于BP 神经网络的风洞传感器非线性误差修正方法

针对风洞试验时传感器测值受到非线性误差干扰的问题,提出基于BP神经网络的风洞传感器非线性误差修正方法.利用BP神经网络强大的非线性映射能力,通过神经网络模型融合传感器校准数据对传感器的测量误差进行计算,并根据网络计算误差对传感器测值进行修正.试验结果表明:该方法能有效地减小非线性误差对传感器测值的影响,提高传感器的测量精度.     

舰炮电气故障神经网络预测技术研究

为实现舰炮的故障预测和健康管理,针对舰炮电气系统的运行机理,利用电路仿真软件提取了该系统的故障知识,建立了故障诊断专家系统知识库,并运用BP神经网络方法实现了该舰炮电气系统的故障预测。仿真结果验证了该方法的有效性,取得了良好的诊断预测效果。     

2.4 m 跨声速风洞蝶阀工作原理及故障处理

介绍2.4 m 跨声速风洞大口径蝶阀的结构特点、配置形式,分析蝶阀阀杆断裂故障的原因,得出阀杆断 裂的主要因素,并制定相应维修方案以及日后使用、维护、保养的方法。结果表明,该分析能为提高阀门使用寿命 和降低设备使用风险提供参考。     

基于神经网络的火炮自动供输弹装置故障预测

自动供输弹装置是火炮上故障发生率较高的子系统之一，因而有必要进行自动供输弹装置故障预测研究。自动供输弹装置是一种机-电-液一体化的机器人系统，既有实现动作的机械部分，即弹药装填和补给装置，也有控制机构动作顺序的控制部分。根据供输弹装置的组成，其故障诊断的BP网络输入层采用9个神经元，隐含层节点数有8个，隐函数选取sigmoid函数，输出层有9个单元。故障预测网络的训练包括火炮自动供输弹装置特征样本输入方式、测试方法、最大允许迭代次数和训练终止的允许误差等的确定。实时测取的样本验证，该预测模型合理。     

基于应力分析的导弹测试设备可靠性预测方法

测试设备的可靠性对导弹武器系统的作战使用至关重要,基于应力分析的方法研究了导弹测试设备的可靠性预测。分别对组成测试设备的主要类型电子元器件包括继电器、接插件、开关、指示灯等进行了可靠性预测,在此基础上统计出某型导弹测试控制台的可靠性预测数据,最后给出了该测试设备在工作状态下和非工作状态下的失效率曲线。采用应力分析法对设备进行可靠性预测,可找出对设备可靠性预测结果影响较大的元器件,从而为提高设备的维护使用效率提供了可靠数据。     

导弹测试设备故障模式分析与诊断技术

为实现导弹地面测试系统的故障诊断,依据系统的内部特点,按操作流程抽取电路子网络,研究了采用逆向推理的方法进行子系统电路的故障模式分析.考虑到抽取出来的电路子网络是较简单的开关/继电器组合,故采用采样点来表征电路信息,这样就可以利用状态点的信息组合来进行故障的检测和诊断.最后,通过实例验证了这一方法的实用性和有效性,为类似复杂电子系统故障诊断的实现提供了新的方向.     

概率神经网络在武器装备故障诊断中的应用

针对当前复杂武器系统在装备部队后出现的故障定位难题,采用概率神经网络进行装备的故障诊断.给出概率神经网络算法及故障诊断步骤,建立基于概率神经网络的故障诊断模型,以某新型武器装备为对象,将该模型应用于装备故障诊断,并使用Matlab进行仿真验证.仿真结果表明:概率神经网络能够有效识别出装备的各种典型故障,降低部队使用过程中故障排查难度,提高装备的维修保障能力.     

概率神经网络在武器装备故障诊断中的应用

针对当前复杂武器系统在装备部队后出现的故障定位难题,采用概率神经网络进行装备的故障诊断。给出概率神经网络算法及故障诊断步骤,建立基于概率神经网络的故障诊断模型,以某新型武器装备为对象,将该模型应用于装备故障诊断,并使用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明概率神经网络能够有效识别出装备的各种典型故障,降低部队使用过程中故障排查难度,提高装备的维修保障能力。     

某跨超声速风洞运行监测及故障诊断系统

为满足某跨超声速风洞的试验效率和安全可靠运行要求,对风洞运行监测及故障诊断技术进行研究。系 统硬件采用分级结构采集运行状态参数,软件系统分析采集数据,实现在线监测、报警预警、故障诊断的功能,并 分析对报警预警策略设置及故障诊断的关键技术。实际应用结果表明：该系统可长期、可靠、有效地运行,具有一 定的实用参考价值。     

基于GJB6600的风洞IETM系统

为提高风洞装备的保障能力和战备完好性,提出基于GJB6600的风洞交互式电子技术手册(interactive electronical technique manual,IETM)系统设计。介绍IETM技术的发展现状,结合风洞装备特点及其管理保障的信息化、智能化需求,对分散的各类装备的技术资料、手册实现电子化通用格式转化和数据库集中存储管理,基于故障库及人机对话进行智能诊断,利用多种媒体开展操作过程指导。结果表明,该设计可为实现风洞各系统信息资料集中管控、共享互通,提高风洞装备故障诊断的智能化水平和维修效率,提高风洞运行保障能力提供先进可靠的技术途径。     

基于LDSW 风洞试验设备跟踪管控系统

为解决高速所主要风洞试验设备在管理过程中存在的不能实时监控、盘点困难、不够精细化等问题,基 于低占空比智能无线通信技术(low duty cycle smart wireless,LDSW)构建了风洞试验设备跟踪管控系统。介绍了 LDSW 技术的工作原理和技术特点,分析现有定位技术存在的不足,提出一种基于LDSW 技术和无线传感网络中 RSSI 定位技术的设备跟踪管控系统研制方法。应用结果表明,该系统能解决高速所主要风洞试验设备的实时跟踪定 位、盘点和精细化管控难题。     

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对传统故障诊断方法诊断过程复杂、效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊 断方法。首先选取不同故障的振动信号进行归一化处理,然后把 1 维的振动信号转化成 2 维的灰度图像,利用每个 元素与其相邻元素之间的关系,并且采用重叠采样的方法加强数据集。在卷积神经网方面利用 tensorflow 搭建网络 框架,采用 4 种不同的卷积神经网络结构对样本进行训练。为避免实验的随机性,对每种方案进行多次训练,采其 结果的均值。根据测试集的准确率选取最好的适合轴承故障诊断的模型,同时对网络的结构参数进行优化改进,提 高模型的识别率和运行效率。实验结果表明,该方法可以准确地将滚动轴承的故障进行识别和分类。     

基于无线网络的大型装备在线监测与故障诊断

针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。     

基于小波神经网络的航天器故障诊断方法

针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)新方法。依据小波神经网络(wavelet neural network,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神经网络相结合,得出航天器姿态故障诊断策略及卫星姿态故障重构技术,给出了领队航天器故障重构方案,并进行了仿真实验与验证。仿真结果表明,该故障诊断方法是有效性的、故障重构是可行性的。     

基于案例推理的装甲装备故障诊断方法

针对基于案例推理的故障诊断忽视相似车型或者相似部件之间案例的相互借鉴性的可能性,探索一种新的故障诊断方法:在定义故障案例及建立相应的故障特征关键词字典的基础上,建立有效的案例存储与索引机制,以提高案例库中源案例的故障覆盖范围,为相似型号或新型的装甲装备故障诊断提供参考,并通过实例予以验证。