基于物联网的公路网传感设备故障信息系统设计

针对我国高等级公路严重的管理滞后问题,分析公路网传感设备的特点、实际使用情况及故障诊断常用方法,研究了基于FTP传输协议及Windows服务程序的公路网传感设备数据采集传输方法,通过实验表明该方法解决了公路网多种传感设备的异构数据的采集传输的问题。采用Visual Studio 2008及SQL Server 2005作为开发工具,设计开发了基于B/S结构的公路网传感设备故障信息系统,实现对各类型公路网传感设备基本信息的管理、故障记录的管理及传感设备的数据采集传输, 通过实际测试证明该系统可以正确运行,实现了设计的功能。     

零延时RS485模块在列车车载防火检测系统中的应用研究

随着高速列车技术的飞跃发展,车载设备之间的通讯信息、列车的故障检测和诊断信息、车内视频监控信息等信息数据的剧增,对信息承载媒介和通讯接口设备在可靠性和实时性方面提出了更高的要求;通过对RS485模块的研究设计了一种零延时RS485模块,应用于以太网主从式结构的列车车载防火检测系统中,达到实时、高效、安全可靠的设计目的;使用Multisim软件对零延时电路进行仿真验证,结果表明该设计的零延时RS485模块具有可靠的实时性。     

基于FPGA技术的加速器切束控制系统设计

针对加速器驱动次临界系统(ADS)中强流质子直线加速器,即ADS注入器Ⅱ,设计了采用现场可编程门阵列(FPGA)切束技术的加速器快保护控制系统。当系统检测到束流异常故障信号时能快速切断束流,并上传故障信息,方便故障排查和后期数据分析。该控制器基于FPGA设计,可实现光纤通信、串口通信、逻辑电平信号输出等功能。其中,光纤通信功能用于控制斩波器电源快速切断束流;串口通信用于实时传输设备状态信息;逻辑电平信号输出用于控制继电器产生开关量信号去远程控制保护设备,以防止运行设备的损害。通过现场运行测试,切束响应时间在10 s之内,达到安全设计要求。     

智能故障指示器实现技术研究

传统故障指示器在现场只记录采集信息,不能有效进行现场故障分析和判断,故障分析判断的延迟较大,故障判断的准确率较低。论文引入周期滤波方法,消除工频信号对采样的影响,利用微分符号统计和最大值统计方法,获得小电流接地系统暂态过程的纯净波形和峰峰值,采用基于聚类分析的故障判断策略,及时准确地判断供配电网络故障,上报故障集控中心综合处理,提高电网运行的可靠性,同时实现故障指示器采集信息的现场分析处理。     

航空电子设备自动测试系统的软件架构设计

为检测和定位航空电子设备的故障,研究并设计了一种自动测试系统的软件架构;该架构包含了测试软件和测试数据库,测试数据库存储有测试被测设备的相关数据,测试软件将其作为输入,通过自动测试设备输送给被测设备,最终测试软件接收被测设备的输出并将其与测试数据库的预期数据相比较得出测试的结果;测试软件由手动测试模块、自动测试模块、系统自检测模块、测试记录读取和测试结果记录模块4个功能模块组成,自动测试和手动测试可以自由切换;该系统不仅能使用自动测试功能仿真被测设备的飞行环境,还可以使用手动测试功能具体定位分析故障,降低了设备的维护成本,缩短了维修时间。     

飞控系统故障告警实时监控软件的设计与实现

为了对某型直升机电传飞行控制系统故障进行实时安全监控,降低试飞风险,分析了该系统的故障告警类型、故障判断方法和故障告警形式,根据飞行控制系统在飞行试验过程中的监控需求,以Labview为软件开发平台,开发了故障告警实时监控软件,以故障灯和文本信息显示的方式实现了对飞行控制系统各类型故障分等级实时监控与预警,并对软件实现方法进行了详细说明。在实际的飞行试验任务中,此软件能准确、可靠地实时监控到故障告警信息,完全满足飞行试验对飞控系统故障实时安全监控的需求。     

大型变电站分布式自动化检修系统设计

由于大型变电站中的磁场对人们身体健康产生不利影响,因此通常采取分布式自动化检修系统对大型变电站进行检修。但目前大型变电站分布式自动化检修系统主要是通过给变电站中每一个相关设备安装状态检测信号,利用串口将设备运行状态数据传输到监控系统,监控系统根据运行状态数据判定变电站中各设备状态,并根据各设备的状态向串口发送命令,串口执行相应操作,从而完成自动化检修系统设计。但这种方法无法对变电站中需要检修的节点进行定位,导致变电站设备检修存在效率低的问题。为此,提出一种基于RSSI的大型变电站分布式自动化检修系统设计方法,首先对大型变电站分布式自动化检修系统的模块进行设计,并分析各模块功能,对大型变电站分布式自动化检修系统各模块电路进行设计,保证系统正常运行,在此基础上,利用RSSI算法对系统软件进行设计,保证系统能够准确及时的对故障节点进行检修,从而实现大型变电站分布式自动化检修系统设计,实验证明,所提方法设计的大型变电站分布式自动化检修系统能够准确对变电站中故障节点进行定位,保证检修的准确性和及时性,为该课题的研究开拓新道路,推动该领域发展。     

HIAF-BRing电源样机模块故障联锁保护系统设计与实现

强流重离子加速器装置（HIAF）的增强器（BRing）二极铁电源样机采用多模块串并联的全储能快循环脉冲电源实现方案,电源功率达到MW级。由于电源规模庞大和功率巨大,为了在运行中迅速保护电源设备,设计并实现了一套双冗余的基于可编程逻辑控制器（PLC）、模块故障联锁板和现场可编程门阵列（FPGA）的模块故障联锁保护系统,利用硬件和软件同时对电源功率单元模块实施故障检测、故障传递和故障保护。设计完成后分别从电源联锁环路的响应时间、核心控制板故障引发电源环路联锁的总时间和设备故障响应等三个方面进行测试,测试结果表明,在电源发生故障时,模块故障联锁保护系统满足电源样机对实时性和可靠性的要求,达到设计目标。     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

基于LSSVM的电子装备故障预测研究

针对电子装备的故障信息不足,故障发生率高等特点,通过故障预测有效的监测设备故障状态以及发展趋势,实现对设备的事先维修,避免重大事故的发生,提高电子设备的安全性。对电子装备故障预测进行了分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的故障预测方法。首先介绍了LSSVM故障预测算法的基本原理和预测流程;然后,对整个电子装备的故障预测研究可以从一个类似的模拟带通滤波器电路故障预测研究出发,将该元件容差设为不同范围来定义电路的不同故障状态,将LSSVM方法与最小二乘法、支持向量机法对电路的不同状态进行预测,可以得到不同状态的预测值,研究结果表明提出的方法能够实现模拟电路的缓变故障预测,且预测效果较好。     

基于故障树的氧碘化学激光器故障分析

为方便快捷地查找出氧碘化学激光器故障发生的原因,以氧碘化学激光器常见故障为例,建立了其功率失常的故障树模型,用最小割集理论按下行法对模型进行了定性分析和定量分析。分析表明:氧碘化学激光器7个子系统中,碘供给子系统的可靠性最低,氯气供给子系统次之,这与实际情况相符。计算出的氧碘化学激光器出光不正常发生概率为3.99%,其可靠度为96.01%。     

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.     

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。     

基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析

为了提高自动驾驶仪故障测试与诊断的快速性与准确性,提出了一种基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析方法;此方法解决了遗传算法应用于测试项目选择的难点,构建了最优的故障测试策略,能以最短时间完成测试并满足测试覆盖性的要求;利用故障测试获得的知识,简化故障与测试间的相关性矩阵,加快了故障诊断的速度;最终获得了故障测试与诊断一体化的方法;实验结果表明,此方法有效提高了故障测试与诊断的速度,并且易于实现。     

基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法

故障的准确诊断和定位是云计算系统提供持续服务的前提条件。为了提高系统故障诊断和定位的性能,本文提出了一种基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法。首先,对云计算系统的软件结构进行了抽象,对事物进行了定义,并描述了事务的执行路径。其次,将系统运行的多个执行路径表示为故障矩阵,并给出了组件健康状态的逻辑命题表达式。最后,应用贝叶斯概率分析了系统故障的概率。实验表明,本文提出的方法与其它相关方法相比,故障识别的准确性更高,所用的执行时间更短。     

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。     

基于云服务的统计测试非监督故障诊断预测

为了对系统中的潜在故障进行有效地预测,提出一种基于统计测试的非监督故障预测方法。首先,将云服务系统定义为运行在相同的软/硬件环境下,具有相同输入数据的并行系统。在数据预处理过程中,对性能计数器中的数据进行标准化,并选取了一定分位数下的计数器数据信息。最后根据具有相同软/硬件环境和输入数据的节点将产生相同的输出这一原则提出了一种统计测试方法用于系统故障的预测。实验表明,本文提出的基于统计测试的故障预测方法与其它相关算法相比,具有预测准确性高和执行效率快等优点。     

超导限流器限流性能的检测

在电网中加入超导限流器是限制电网短路电流的一种新技术。超导限流器的形式很多,不同工作原理的限流器其限漉特性也会有所差异,因此准确测量超导限流器的限流性能对研制超导限流器具有十分重要的意义。文中根据超导限流器的主要性能参数,设计了一套限流性能检测实验装置,该系统设计为三相380V/500A,可以模拟任意一相对地短路故障,能够检测出限流器正常阻抗、故障阻抗、响应时间和恢复时间等限流特性参数。     

融入模糊推理的新型故障树诊断方法

在以预防为主、准确、高效武器装备故障诊断的指导思想下,针对故障树诊断法固有的优缺点属性,本文将产生式规则和模糊理论引入故障树中,设计了故障树的确定性诊断和不确定性推理的故障诊断推理方法,将模糊故障机理以“故障树”的方式进行表达,使故障树诊断从确定性诊断领域扩展到模糊诊断领域,并构建了相应诊断算法流程。通过仿真对比,说明了该故障诊断推理方法的正确性,同时还证明了该方法具备快速性、准确性,以及处理模糊故障机理问题的能力。     

云计算中基于相似性图的故障自动诊断方法

故障的自动诊断和修复是云计算提供持续服务的关键。为了提高云环境下故障自动诊断的性能,本文提出了一种包含相似性替代图和检测图的故障诊断框架。首先,根据相似性将系统的运行指标和事件构成替代图,对替代图中的节点进行分组,使得同一组中的节点可以相互替代。其次,根据事件的时间关系将故障表示为事件的序列,通过排名的方法识别出关键事件并以此构成故障模式。最后,提出了一种基于贝叶斯方法的故障诊断算法。实验表明,本文提出的故障诊断方法与著名的fingerprints方法相比,故障诊断的准确性更高,诊断效率更快。