舰船机电一体化装备故障诊断技术研究

主要介绍了舰船装备中电子技术，信息技术，机械技术有机结合的机电一体化设备的特点，故障诊断特点以及对应解决办法和如何建立相应的机电一体化故障诊断专家系统来辅助此类装备的维修。     

舰船电子装备的状态监测与故障诊断

现代舰船电子装备迅猛发展,推动了装备检测技术的不但进步。论文从舰船电子装备状态监测和故障诊断维修的特点出发,提出了实现舰船电子装备状态监测和故障诊断技术的基本构想与设计方案以及实现途径,指出了系统的优点与发展方向。     

基于Pspice仿真的某型装备电路故障诊断方法

利用Pspice仿真软件,研究了某型装备电路故障诊断的方法,设计了虚拟测试设备以实现对电子线路的测试与诊断。并结合该装备的电源板控制电路,详细说明了故障诊断的具体方法和步骤,为电路测试与诊断提供了一种新的思路。     

故障树和神经网络在遥测装备故障中的研究

论文通过分析遥测装备的故障特性及其原因,结合对遥测装备变频单元故障树的定性和定量分析。构建了基于故障树的人工神经网络故障诊断断系统,根据系统编写了相应的程序以实现功能。通过实例验证了方法的实用性和有效性,增强了遥测设备的智能故障诊断能力。     

大力开发机电一体化造船工艺装备

机电一体化是机械技术与电子技术的有机组合.本文介绍机电一体化的由来和发展,并对如何发展机电一体化的造船工艺装备提出了若干建议.     

舰载雷达智能故障诊断系统研究

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.     

可靠性分析技术在电子装备故障诊断中的应用

结合电子装备的故障诊断特点，介绍了一种基于可靠性分析技术（故障树分析FTA和故障模式、影响分析FMEA的非实时故障诊断方法。分别从电子装备的模块级和器件级两上层次论述了诊断知识的表示和推理策略。     

船艇液压设备故障诊断专家系统的开发

针对船艇液压设备故障难以查找和排除的特点，开发液压设备故障诊断专家系统，旨在提高机电人员的故障诊断判断和维修综合能力。介绍系统软件设计特点和关键技术解决方案。     

Multi-agent技术在电子对抗装备故障诊断中的应用

引入多Agent技术构造电子对抗装备故障诊断系统模型，并详细阐述了该诊断系统流程及主要特点。     

复杂电子装备智能故障诊断技术研究

随着现代电子装备的功能与性能越来越先进,技术与结构越来越复杂,装备故障诊断的地位也日益突显。文章在介绍故障诊断理论的基础上,结合复杂电子装备实际情况,指出了传统故障诊断技术的局限性,探讨了几种主要的基于人工智能的故障诊断技术及其优缺点,并分析了智能故障诊断技术的发展趋势。     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

虚拟仪器技术在舰船电子装备测试系统中的应用

如何以较低的成本和较为有效的方法对海军现代电子装备进行自动故障诊断一直是装备维修部门特别关注的问题。文章分析了现代电子装备系统的特点,总结了虚拟仪器的发展、优势和关键技术,并对新一代电子装备测试系统进行了展望。     

测控装备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测控装备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统相结合用于测控装备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

船舶动力装置故障诊断技术现状及发展

此文回顾船舶动力装置故障诊断技术 (以下简称故障诊断技术)的发展,提出故障诊断随设备技术和维修模式而发展的观点,介绍当前国内外故障诊断技术的现状,分析各种故障诊断技术的特点,探讨目前故障诊断技术中存在的问题,展望发展趋势。     

基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用

传统故障诊断方法在装备保障中的诸多局限性。文章介绍了基于BP模型的神经网络,研究了基于BP模型神经网络的故障诊断推理方法,并利用Matlab仿真软件对结果进行了运行和计算。结果证明,基于BP神经网络的故障诊断技术对装备故障诊断是行之有效的。     

舰艇装备故障诊断专家系统设计

该文对专家系统的基本原理作了阐述,并在综合前人研究的基础上提出了一种为较简单可行的舰艇装备故障诊断专家系统建立方法,从应用角度对舰艇装备故障诊断专家系统进行了设计,最后对在当前条件下建立舰艇装备故障诊断专家系统的难点,解决途径以及发展展望作了说明。     

基于BP神经网络和案例推理的装备故障诊断研究

分析了BP神经网络和基于案例推理（CBR）在故障诊断领域应用中的优点、局限性和互补性,设计了二者相结合的装备故障诊断模型,通过某型装备的故障诊断实例,验证了该算法的有效性。     

基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断

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。     

部队故障树在舰船通信装备故障诊断中的应用研究

为提高舰船通信装备的可用性及可信性,分析了装备特点,提出了将故障树分析法用于舰船通信装备故障诊断及排除的思路,并从确定顶事件、划分底事件及建立诊断流程等三个方面对故障树法应用于装备排故时的方法及原则进行了讨论,最后提出了三种基于故障树的排故方法,并对三种排故方法的特点进行了全面对比分析.