航空电子设备故障预测框架与方法

针对环境应力对电子产品造成的累积损伤,提出了覆盖电子设备全寿命周期的故障预测框架与方法。首先提出了可预测性的概念,在设备设计阶段采用辅助软件eXpress进行可预测性设计,跟踪实际环境中设备的工作数据,采用3种改进神经网络进行特征参数的趋势预测。基于信息熵理论,采用多指标评价准则融合单项预测方法,实现了对某型电子设备的故障组合预测。预测框架在某型电子设备上的实践验证了框架的可行性,预测结果表明了组合预测方法较单项预测方法具有更强的鲁棒性和稳定性。     

构件模型的测试系统演化开发波及效应分析

军用ATS系统化开发方法属于当今装备保障研究领域的前沿,且在不断发展之中,需要加强其前瞻性理论和开发方法的研究,以满足军用ATS进一步发展的技术需要。测试系统演化开发作为一种新的军用ATS开发方法,它侧重于对测试系统开发过程的微观分析,以更好地解决需求向实现平坦过渡的问题。针对测试系统演化开发活动中波及效应这一微观特性进行了探讨,提出了一种基于构件模型的方法,通过引入可达矩阵描述,构建影响矩阵,为测试系统演化开发中各种活动的波及效应的分析及相对大小的度量提供了依据。特别对演化开发中构件的删除、增加、修改、合并及分解活动所引起的各种波及效应进行了深入的分析,为顺利实施测试系统的演化开发策略奠定了基础。     

基于CDPSO-EBRB的锂离子电池健康状态估计

锂离子电池在武器系统中广泛应用,对其健康状态的评估对于保证武器系统作战效能具有重要意义.但构建锂离子电池退化过程的物理模型难度较大,同时由于数据的不确定性与不完整性影响,使用纯数据驱动的方式也不能准确描述此过程.扩展置信规则库模型结合了知识结构和证据推理的特性,可对数据的不确定性与不完整性进行定量描述,但原始模型的参数选择对其性能影响较大,针对以上问题,提出了一种中心离散粒子群算法(CDPSO)优化的扩展置信规则库(EBRB)模型,并将该模型应用于锂离子电池的健康状态评估中,使用数据驱动方式将规则集转化为规则,采用CDPSO对初始参数进行训练,最后使用测试数据集来测试模型的有效性,通过与传统的方法进行比对,验证了所提出方法的有效性.     

冲突信息条件下的装备故障诊断方法

针对冲突信息条件下的故障诊断难题,研究了基于近似表示空间的故障诊断方法;采用冲突诊断信息系统描述冲突故障信息,并将冲突诊断信息系统转化为近似表示空间,进而对其进行属性约简;设计了基于包含度的针对完备信息对象的故障诊断方法,采用向量补齐方法设计了针对不完备信息对象的近似表示空间故障诊断方法;最后,将该方法应用于航空发动机故障诊断,验证了该方法可有效处理冲突、不完备信息,显著提高了故障诊断准确率。     

人工蜂群算法在并行测试任务调度中的应用

并行测试是下一代自动测试系统的关键技术之一,而并行测试任务调度是并行测试的核心内容;首先建立并行测试调度的数学模型,根据人工蜂群算法解决动态调度优化问题的优势,提出基于人工基于蜂群算法的并行测试任务调度方法;并给出应用实例,仿真实验表明:该算法收敛快、准确率高,能有效解决并行测试调度优化问题。     

基于置信规则库的机载导弹故障诊断

针对机载导弹结构日益复杂,传统专家系统故障数据少、故障诊断效率低、准确率不高等问题,提出基于置信规则库的方法对机载导弹进行故障诊断。首先,描述了基于证据推理的置信规则库推理方法,建立输入与输出之间的非线性模型;其次,为解决传统专家系统中初始BRB参数不准确的问题,结合故障位置信息,建立参数优化学习模型;最后,以某型机载导弹的制冷系统为例,对基于置信规则库的机载导弹故障诊断方法进行了验证和对比。结果表明,该方法既能克服传统专家系统诊断效率低的问题,同时能够通过参数训练提高机载导弹的诊断精度,较好地提高了机载导弹故障诊断效率,为机载导弹的维护保障工作提供了参考。