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。     

基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法

合理确定评价指标及分配指标权重对故障样本评价至关重要,文章在综合考虑测试性验证试验目的和考核内容的基础上,提出一种基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法;方法基于扩展多信号流图构建故障样本评价的指标,结合可拓学理论,建立基于平均故障关联度的故障样本集可拓评价模型,并对某型机载数传测试性验证试验故障样本进行评价;研究结果验证了所提方法的有效性。     

多信号模型在虚拟故障建模与仿真中的应用

在分析虚拟维修训练需求和故障机理的基础上,提出基于多信号模型的电子装备故障建模方法,研究了虚拟环境中故障数据生成与实时检测、故障现象模拟及仿真运行流程等问题;在VC++环境下开发虚拟仪表,并借助实时通信模块获取Virtools环境中虚拟样机上的测试信号;最后,在Virtools中实现了某型无人机飞行指挥与控制系统故障建模与仿真,验证了该方法的可行性;多信号模型可以完整地描述故障的传递轨迹,高效、灵活地构建故障故障机理模型,为受训人员提供了一个实施诊断逻辑的良好训练环境。     

测试性框图模型比较研究与改进

对TEAMS和eXpress两款主流测试性建模与分析软件所采用的测试性框图模型——多信号模型和混合诊断模型,从产品结构单元表示、端口表示、功能(信号)表示、故障模式表示、测试表示等多个方面进行了深入比较研究,并对二者进行了综合评价。在此基础上,综合两者特性提出了一种新的测试性框图模型改进方案——端信号模型。通过将组元端口所通过信息流直接视作信号、引入结点、扩充信号映射定义、允许定义多值测试等多种设置,端信号模型方案能够支持基于电路网表创建模型和更为精确化的故障－测试关联性描述。     

基于模糊聚类算法的工控网络控制故障检测方法研究

针对传统大型工控网络控制故障检测过程中,没有考虑故障延时特性,从而导致的故障信号检测准确率下降,检测效率降低。为此,提出一种基于模糊算法的大型工控网络控制故障检测方法。引入模糊算法,对大型工控网络控制中的故障信号延迟进行模糊化建模,通过随机时延切换设计故障观测参数和故障观测参数的残差对大型工控网络控制系统进行故障检测,克服信号延迟弊端。实验结果表明,利用本文方法进行大型工控网络控制系统故障检测,能够有效提高故障的准确率,效果令人满意。     

防空导弹自动驾驶仪测试性建模研究与应用

为了得到防空导弹自动驾驶仪的故障检测与诊断策略,减少自动驾驶仪的测试费用,建立了自动驾驶仪的测试性模型并进行分析,解决了建模的难点。通过多层抽象混合推理故障建模方法推导了自动驾驶仪结构与测试点之间的关系,根据测试点的特征和自动驾驶仪工作原理建立信息流模型,在此基础上,利用故障与测试间的相关性矩阵来描述测试性模型。基于此模型设计了诊断策略构建方法。实际应用表明,建立测试性模型的方法完全正确,通过模型能够构建有效的检测与诊断策略,缩短测试时间。     

基于多信号流模型的电子设备故障诊断方法

为了提高产品的可靠性,并且在电子设备发生故障时迅速地确定故障源,保障设备的正常运行,基于多信号流模型的诊断建模方法,在多信号流基础上引入了以故障重要先验知识为主的多信号流故障诊断策略,通过引入故障模式的故障概率改进了多信号流诊断技术。该方法已应用于BEPCⅡ磁铁电源接口控制设备故障诊断系统,使用TEAMS测试工具箱建模实现了快速准确的故障诊断和定位,提高了磁铁电源控制设备的故障诊断检测率和隔离率,并且可以方便地扩展到其他设备和系统上。     

基于多级BP神经网络的无线电罗盘多故障诊断研究

【】本文针对过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,运用多级BP神经网络诊断思想,提出了基于多级BP神经网络的多故障诊断方法。文中根据BP神经网络改进算法和网络撕裂法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,快速准确诊断得出电路中的故障模块。     

基于多信号模型的LRM测试性建模与分析

基于多信号模型的测试性建模与分析为测试性设计提供了一条崭新的思路,但测试性建模过程所需的测试性信息却难以准确、完备地获取,进而使测试性建模过程变得非常困难,指出正确获取测试性信息的关键是要消除产品设计人员和建模人员之间存在的知识隔层。分析了多信号模型的8个要素,结合工程实践给出了测试性信息的获取方法和测试性建模的工程化操作流程,工程化操作流程包括：确定结构层次、故障模式影响分析、信号流分析、测试分析共4个步骤。以某现场可更换模块为例,完成了测试性建模与分析。结果表明,给出的测试性信息获取方法和工程化操作流程在实际工作中是可行的、有效的。测试性建模、分析的结果能够在设计阶段较准确的评估测试性设计是否满足既定的指标,并为测试性设计的进一步改进指明方向。     

海洋赤潮温度盐度双参数检测技术研究

针对海洋赤潮的实时监测和预报,提出了一种通过检测海水中布里渊散射回波信号,获取海洋赤潮水体温度和盐度分布信息的双参数检测技术。通过分析布里渊散射理论,建立基于机载蓝绿激光雷达的布里渊散射信号频移量和布里渊散射信号能量与海水温度和盐度的关系模型。通过仿真计算,可由海水中的蓝绿激光布里渊散射回波信号的频移量和能量,分别得出海表及海水50 m深度以内温度和盐度的分布情况,从而可以实现海水温度和盐度的双参数实时获取,为实时判断海洋赤潮的消长过程提供理论依据。     

基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在灭火系统电路板故障诊断中的应用

针对装甲车辆灭火系统电路板规模较大,功能日趋多样与完善的同时,其复杂程度也日益提高,故障层次越来越多,故障现象与故障原因的映射关系更加复杂,组合故障频发,传统的故障诊断方法已不能满足灭火系统电路板故障诊断的要求。设计了基于免疫遗传算法优化的BP神经网络对灭火系统电路板进行故障诊断,并在免疫和遗传过程中保留了部分训练最优解。实现了神经网络收敛速度的提高,使用Matlab编程优化算法并完成了电路板仿真故障的诊断。通过实验验证了该诊断模型的准确性和可靠性,为电气系统通用检测设备的神经网络诊断方法实现提供了理论支撑。     

基于CEEMD特征提取的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断

本文利用电路网络理论和传输线理论构建ZPW-2000A轨道电路传输模型,仿真并分析了补偿电容故障对轨面电压的影响,提出基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)特征提取的补偿电容故障诊断方法。实验结果表明,相比于传统经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD),基于CEEMD特征提取的补偿电容故障诊断方法可以有效地克服EMD方法引起的模态混叠和能量泄露现象,减少EEMD方法在信号重构过程中的白噪声残留,为补偿电容的故障诊断提供了一种快速准确的方法,为保证信号传输质量提供了参考依据。     

基于全局灵敏度的电路系统激励与测点优选

针对模拟电路系统级故障诊断问题,提出一种基于全局灵敏度的测试点与测试频率优选方法。利用Pspice软件进行参数分析,避免了电路的拓扑分析和冗繁的计算过程,节省了时间开销,综合考虑元件参数变化影响,定义了网络全局灵敏度的概念,并以此为依据比较不同频率下测点的故障诊断能力,实现测点与测试频率的优选。通过实验仿真验证了方法的有效性,结果表明新方法提高了对系统的故障识别率。     

基于LM-BP神经网络的气阀故障诊断方法

提出一种基于LM（Levenberg-Marquardt）算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。     

深空背景下空间目标红外特性建模方法研究

针对空间目标红外特性提出了一种精确建模方法.根据空间目标的背景辐射环境,充分考虑到目标表面间的热传导及内热源的影响,建立了空间目标的热平衡方程.基于目标的结构特性和材料特性,利用节点网络法求解了目标表面的温度分布.根据光辐射定律、光散射定律建立了空间目标红外特性的数学模型.结合具体的参数,对深空目标资源一号卫星和风云三号卫星的温度场分布和辐照度分布进行了数值计算,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

多失效模式光电系统可靠性建模分析方法北大核心CSCD

系统可靠性建模分析是开展可靠性分配、预计、故障树分析及可靠性优化设计的基础。介绍了一种光电系统可靠性建模分析方法,针对光电系统中部分分系统具有多种失效模式且各失效模式均服从指数分布的特点,依据齐次马尔科夫理论,采用马尔科夫状态转移图方法建立了产品的可靠性模型,并给出解析表达式、数值计算方法和Monte Carlo仿真方法。最后,将其应用于某机载光电系统供电回路的实例分析中。采用两种计算方法及Monte Carlo仿真方法分别进行计算,并将结果进行对比分析,证明了该方法的正确性及可行性。     

基于RBF网络的断路器电流自适应保护研究

针对传统断路器电流保护方法存在受系统运行方式影响、整定困难、智能化低等问题,本文提出了基于RBF的断路器电流自适应保护算法,并给出了算法的模型。该算法融合了RBF神经网络的故障检测和电流自适应保护。首先通过RBF网络检测负载线路的电流故障,然后用电流自适应算法进行保护。在对神经网络进行训练时,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化以此来提高网络的泛化能力和学习能力;然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对电流故障进行诊断。实验表明,该算法较大地提高了断路器智能化管理水平。