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针对雷达设备的故障检测需求,设计由多个Agent组成的远程故障诊断系统软件结构;提出结合结构和故障的综合方法对雷达诊断问题进行分布式任务分解,明确故障问题;阐述多Agent之间合作完成诊断任务的过程;对系统的硬件结构进行层次划分和功能设计。通过实例说明系统诊断功能的实现。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
舰船电子设备故障与多种因素相关,使得舰船电子设备故障变化具有随机性,传统方法难以描述舰船电子设备故障的变化特点,诊断效果差。为了克服当前舰船电子设备故障诊断存在的不足,提出数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断模型。首先采用数字信号处理器对舰船电子设备状态信号进行采集,同时去除信号中的一些噪声,然后从舰船电子设备信号中提取有效的特征,通过筛选最有效的舰船电子设备故障诊断特征进行建模,最后引入数据挖掘技术建立舰船电子设备故障诊断模型,并在相同环境下,与其他模型进行舰船电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型的舰船电子设备故障诊断误差要比对比模型更低,且减少了舰船电子设备故障诊断复杂度,诊断效率得到明显的提升。 相似文献
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为提高装备维护水平,立足于某型潜用火控雷达,着眼于海军装备故障诊断现状,设计了一种基于多Agent的智能故障诊断系统总体结构,诊断系统能根据设备的结构变化进行动态调整,通过知识库和诊断推理机的分离、诊断Agent的动态生成和管理等技术,使该智能故障诊断系统能方便地应用到其它装备.以BDI结构模型为基础,从基于实例的推理(CBR)、产生式诊断系统和神经网络诊断系统三个方面实现了诊断Agent的诊断功能,可最终将故障定位到可更换的元器件. 相似文献
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为实现电子设备的高效维护,确保船舶安全航行,设计了基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法。采用离散小波变换法分解电子设备运行信号样本,通过计算不同尺度下的小波能量值完成船舶电子设备故障特征参数的提取,将其作为基于RBF神经网络的故障诊断模型的输入,利用人工鱼群算法对故障诊断模型的权值、阈值参数作优化处理,最终输出不同类型故障发生概率,实现电子设备故障诊断。实验结果表明,正常以及不同故障状态下,电子设备运行信号的时域波形存在很大差异,研究方法可实现故障特征参数的提取,并完成故障类型的识别,30次迭代后MSE指标即可降至最低,仅为10-4。 相似文献
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当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。 相似文献
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针对船舶动力辅助系统复杂性和分布式的特点以及复杂环境中不确定条件下自治控制的需求,提出了将分布式多Agent控制方法应用于动力辅助系统控制系统。在此基础上,结合某船冷却水系统,建立了多Agent控制结构,研究了Agent之间的协作模型,并通过将各个Agent功能及协作算法以软件的形式嵌入在欧姆龙CJ2M型PLC中,开发了其控制器。为了验证控制器的有效性,搭建了控制系统硬件在环仿真试验平台,并通过模拟两种典型场景得到了可视化的试验结果。结果表明,该控制方法大大提高了系统的自治水平和鲁棒性。 相似文献
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应用现代概率分析中的贝叶斯(Bayes)方法于机电设备故障诊断中。进行机电设备故障诊断的难点在于故障和征兆信息的随机性、模糊性和某些信息的不确定性。贝叶斯方法的基本特征是处理任何统计分析问题时,在利用样本所提供的信息的同时,也必须利用先验信息。本文研究表明,使用贝叶斯方法于机电设备故障诊断,给出的故障诊断结论和推断在理论上有较高的可信度,技术上可行。该方法不足体现在诊断结论强烈依赖于领域专家或诊断工程师的知识,先验概率即使能够给出其可信度的期望值也不会很高,并且征兆和故障之间的关系复杂,故障诊断知识库难以建立,独立性假设难以满足。 相似文献
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提出一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法.该方法利用模糊逻辑和神经网络的优势,通过数据融合充分利用各种信息,提高诊断的精度.经箅例证明,该方法可靠、有效,对于复杂装备的故障诊断有一定意义. 相似文献