基于虚拟仪器和多信号模型的某搜索雷达维修辅助装置设计

现场级维修辅助装置体积小,操作灵活,便于携带,是一种常用的装备维修设备;针对某搜索雷达进行了现场级维修辅助装置的硬件和软件设计,以军用加固计算机为主控平台,集成具有USB总线接口的高精度万用表和数字示波器模块,并研制了信号源模块;利用虚拟仪器软件开发响应的测试软件,并导入多信号模型生成的故障诊断策略,具有很高的故障检测率和隔离率;目前已经成功应用于某搜索雷达的现场级维修,在此雷达的维修保障中发挥了积极作用     

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VMTS的旋翼伺服作动器故障诊断过程可视化

为了解决直升机旋翼伺服作动器维修保障过程中训练资源有限,拆装难度高,故障率较高且难以确定故障点等难题,在直升机虚拟维修训练系统(VMTS, virtual maintenance training system)的基础上,提出了应用虚拟仪器检测,确定故障点的直升机故障诊断可视化设计方法;分析了故障诊断过程中仪器、工具、环境等对故障诊断的影响,实现了动态的建立仿真模型和数据处理;通过虚拟仪器和推理机的功能配合,解决了直升机维护中复杂多变的故障诊断难题,形成一个逻辑推理能力强的故障诊断系统;最后以直升机旋翼伺服作动器故障诊断为例,验证该方法的可行性。     

TDOA高精度短波定位系统研究与设计

为了解决现有短波无线电监测定位系统中存在接收机系统复杂、定位精度不高的问题,设计了一种基于TDOA高精度短波定位系统;该系统采用软件无线电设计架构,射频前端采用直接带通采样,通过FPGA和CPU进行基带IQ数据提取和传输,采用TDOA和粒子算法对位置干扰源进行估计和定位;并且采用了GPS和PLL相结合时钟方案,以及VPN的数据传输通道;给出了短波定位系统的框图,分析了系统子模块和工作原理;采用该系统对已知的短波信号进行定位,实验结果证明优于传统的定位手段;说明该系统具有使用方便、布站灵活和定位精度高的特点。     

基于SIM908和KL25的浮动车定位器设计

为便于实时交通信息数据采集,设计并实现了一种基于SIM908模块和KL25微控制器的浮动车定位器,将GPS信息通过GPRS网络实时传输至服务器端;利用SIM908已有的射频连接器和内部集成的电源管理电路,减小了定位器的尺寸;利用SIM908和KL25的低功耗特性,增强了定位器的续航能力;微控制器的软件设计基于FreeRTOS实时操作系统,解析SIM908输出的基于NMEA协议的GPS报文,并使用AT指令控制SIM908与远程服务器基于TCP协议进行数据传输;实际测试结果表明,该定位器具有较高的稳定性和定位精度,并兼具便携性和长时间续航能力。     

基于缓冲占用比无人机视频自适应传输算法

针对目前基于发送速率的自适应视频传输算法不能有效利用和适应网络传输,提出了利用数据缓冲占用比的无人机载视频自适应无线传输方法;通过计算发送缓存内的数据占空比的变化判断网络发送能力,进而调节下次采集的视频帧率,或在调节下次采集视频帧率之前调整压缩编码率,由此自适应的设置最大化传输速率;相对于传统基于线性增加发送速率的方法,文章算法根据数据占空比自动调节发送速率和编码率,使平均发送速率提高了0.25 Mbit/s,带宽利用率提高了8%,实现了在不同网络状况下发送速率和编码率的自适应最大化,通过有效利用网络传输,提高视频数据传输的实时性、可靠性和完整性。     

基于BP网络和专家系统的铝电解槽分层故障诊断

针对铝电解槽故障种类繁多和不易诊断的问题,设计了基于BP网络和专家系统的分层故障诊断系统,包括前层分类和后层预报;通过对槽电阻信号的频谱分析,提取了故障特征信息,并对故障进行分类;建立了基于BP网络的前层分类器,用于诊断特征显著的故障;制定了故障诊断和控制规则,完善了专家系统的知识库,根据前层分类结果对余下故障进行诊断;通过制定规则,将前层分类和后层预报相结合,实现了故障诊断系统的整体设计;仿真结果及理论分析表明,该系统可有效预报单一及复合故障,提高故障诊断的准确率,保证铝电解槽工作状况的稳定。     

FANUC系统基于自诊断功能的参数故障分析与处理

数控机床参数的正确性直接决定着数控机床的功能与性能;数控机床在使用过程中,难免会出现参数的丢失、错乱或者人为因素的破坏;这必然会导致机床无法正常运行;在出现类似故障时,要迅速准确查明故障的原因和部位,从而快速排除故障;分析了FANUC系统参数的具体形式和常见参数故障,灵活运用现代数控系统丰富和完善的自诊断功能;通过具体实例,给出了利用自诊断功能对参数故障进行检查、分析与排除的方法;这种方法不需要借助于诊断仪器,能够快捷有效地对参数故障进行诊断和处理,可以广泛应用在现代数控机床的维修中。     

基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了SOC估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率。     

基于多采样率的复合频率信号频率计设计

研究一种20 Hz～20 kHz双频复合频率的信号频谱在工程技术领域中具有重要应用意义;在对复合频率信号频谱理论分析的基础上,采用了一种多采样率计算复合频率信号频谱的方法,该方法在采用高采样率采集样本进行FFT变换频谱预估计的基础上,利用降采样率的方法再进行一次FFT变换频谱分析,然后结合频谱混叠时信号的频域特征利用预估计的频谱信息计算出高分辨率的频谱信息;该方法计算量适中,可以满足实时性要求;利用TI公司的TMS320F28234 DSP作为处理器构建了一个复合频率信号频率计,可以采集输入的复合频率信号并进行多采样率的频谱分析,经测试该频率计可以实时发送复合频率信号的频谱信息到上位机,频率分辨率达到2 Hz。     

面向智能变电站的信息流可靠性分析模型

智能变电站是智能电网可靠运行的关键环节和重要基础,为避免变电站可靠性的单一定性评估方法给变电站状态监测、检修决策带来的不足,在分析智能变电站及其信息流特征的基础上,从不同角度归纳了智能变电站网络可靠性的评估方法。给出一种基于信息流传输时延、丢包率和各信息流QoS要求的信息流可靠性评估模型,并通过在稳态和极限流量运行方式下对该模型进行了仿真实验,结果表明该方法能在一定程度上定量评估智能变电站信息流的可靠性问题。     

基于多信号流模型的诊断策略动态生成

针对静态故障树诊断序列长、人工可干预度差和不支持多现象并行推理问题,提出了基于D-矩阵和Rollout信息启发搜索算法的故障诊断策略动态生成方法,介绍了基于TEAMS多信号流模型的D-矩阵数据获取方法和Rollout信息启发搜索算法的DLL独立封装技术、输入输出数据规范和动态交互控制方法;基于此开发的交互式智能诊断系统(IIDS)软件平台经实际现场测试诊断验证,对诊断现场出现的多种客观条件,如系统工作模式或测试资源变化、用户干预和多故障现象并发推理等具有很好的适应性,故障覆盖率和隔离率指标高,对提高装备故障诊断的效率、准确性和灵活性具有显著作用。     

基于XML的故障诊断虚拟训练描述模型研究

随着科学技术的迅猛发展,传统故障诊断训练存在的问题日益突出,越来越难以满足维修人员的故障诊断训练需求。提出了通过虚拟方式进行辅助训练,来提高维修人员的故障诊断能力和掌握故障诊断相关知识,满足故障诊断训练需求。为实现故障诊断虚拟训练,分析了故障诊断虚拟训练模型的描述要素和描述语言。运用诊断树分析方法,基于XML建立了故障诊断虚拟训练描述模型,为实现故障诊断虚拟训练提供模型支撑。最后,基于此模型对液压千斤顶回收不到位的故障进行了描述,验证了描述模型的正确性与实用性。     

基于Petri网和故障树的电力系统故障诊断模型

电力系统元件发生故障后,继电保护动作发出信号使相连的断路器断开,有效地保护了元件,但是也为故障的诊断增添了困难。本文针对带有主保护和后备保护的电力系统故障诊断建模困难复杂等问题,提出用故障树分析法对核心故障建模,并将故障树模型转换为对应的Petri网模型,运用Petri网的状态转移方程进行矩阵运算,不仅清晰的表示了故障的发生和形成,也能快速准确的诊断出故障发生元件,降低诊断的复杂性。实例分析说明了该方法准确性和有效性。     

Incident Detection Method of Expressway Based on Traffic Flow Simulation Model

The expressway traffic incidents have the characteristics of high harmful, strong destructive and refractory. Incident detection can guarantee smooth operation of the expressway, reduce traffic congestion and avoid secondary accident by informing the accident, detection and treatment timely. In this paper, an incident detection method is proposed using the toll station data that takes into account the traffic ratio at the entrances and crossway in the network. The expressway traffic simulation model is improved and a simulation algorithm is established to describe the movement of the vehicles. A numerical example is experimented on the expressway network of Shandong province. The proposed method can effectively detect the expressway incidents, and dynamically estimate the traffic network states so as to provide advice for the highway management department.     

基于前馈—反馈控制导弹自动驾驶仪鲁棒稳定性分析

针对一类前馈—反馈的气动力/直接力复合控制导弹自动驾驶仪结构特点,基于对直接力喷流装置放大因子与攻角的对应关系和直接力寄生回路的耦合机理的分析,完成了气动力/直接力复合控制系统的非线性建模,并采用Lyapunov非线性稳定性理论,对复合控制导弹自动驾驶仪的鲁棒稳定性问题进行了证明,给出了采用气动力/直接力复合控制导弹自动驾驶仪的稳定域,具有较好的工程参考价值。     

Nonliner Analysis of a Synthesized Optimal Velocity Model for Traffic Flow

We analyze a new car-following model described by a differential-difference equation with a synthesized optimal velocity function (SOVF), which depends on the front interactions between every two adjacent vehicles instead of the weighted average headway. The model is analyzed with the use of the linear stability theory and nonlinear analysis method. The stability and neutral stability condition are obtained. We also derive the modified KdV (Korteweg-de Vries) equation and the kink-antikink soliton solution near the critical point. A simulation is conducted with integrating the differential-difference equation by the Euler scheme. The results of the numerical simulation verify the validity of the new model.     

Gear Fault Diagnosis Method Based on Multi-Sensor Information Fusion and VGG

The gearbox is an important component in the mechanical transmission system and plays a key role in aerospace, wind power and other fields. Gear failure is one of the main causes of gearbox failure, and therefore it is very important to accurately diagnose the type of gear failure under different operating conditions. Aiming at the problem that it is difficult to effectively identify the fault types of gears using traditional methods under complex and changeable working conditions, a fault diagnosis method based on multi-sensor information fusion and Visual Geometry Group (VGG) is proposed. First, the power spectral density is calculated with the raw frequency domain signal collected by multiple sensors before being transformed into a power spectral density energy map after information fusion. Second, the obtained energy map is combined with VGG to obtain the fault diagnosis model of the gear. Finally, two datasets are used to verify the effectiveness and generalization ability of the method. The experimental results show that the accuracy of the method can reach 100% at most on both datasets.