舰船空气压缩机气阀故障诊断装置设计与实现

空气压缩机的气阀故障是影响空压机正常运行的主要原因。本文首先介绍空压机气阀故障诊断方法的现状,给出了基于频域分析的空气压缩机气阀故障诊断装置的设计方法,并进行了实际测试,测试结果表明频域分析对与气阀的故障诊断是有效的,这对于空压机气阀的故障诊断具有重要意义。     

装甲车辆电气系统测试节点与诊断策略的设计

开展测试性分析与故障诊断策略设计是测试性设计工作的重要组成部分,能否通过测试性分析设计出最优的故障诊断策略直接影响着系统故障检测能力和故障隔离能力的提高。首先对某型装甲车辆电气系统的组成原理及工作流程进行了分析,针对该系统诊断能力不足,不能对故障进行隔离的缺点,运用拓扑图论对系统进行了测试性建模,并对系统的可靠性影响进行了分析,其次最后设计出合理有效的故障诊断策略。     

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。     

基于TEAMS的调距桨电液系统故障诊断测试性建模与分析

针对装备故障诊断实际需求,结合调距桨装置电液系统,进行了故障诊断测试性建模与分析。首先将调距桨装置电液系统进行层次化分解,将最小可更换单元为切入点分析故障模式与对应征兆,确定测试参数属性。其次,围绕建立的测试性模型开展故障诊断算法研究,分步缩小故障征兆与故障模式所对应的动态关联矩阵搜索范围,并确定测试序列,提高调距桨装置电液系统故障诊断效率与正确率。最后,在TEAMS中进行仿真,验证结果故障检测率与故障隔离率均大于80%。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

J2EE应用故障诊断

提出J2EE应用故障诊断的三要素诊断流程、专业技能和分析工具,流程是故障诊断的操作手册,除了通常提到的故障信息收集、分析、测试和应对外,还强调故障诊断者的态度、信心,以及故障的预防;介绍了J2EE应用典型架构和TCP状态图;而工具是故障诊断的利刃,提高故障诊断的有效性.     

RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型

舰船电力系统故障诊断是当前的热点问题,经典舰船电力系统故障诊断模型存在各自的缺陷,影响舰船电力系统故障诊断结果,为了改善舰船电力系统故障诊断结果,提出了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型。首先分析当前舰船电力系统故障诊断研究进展,阐述了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断原理,然后从舰船电力系统工作状态中提取特征向量,引入RBF神经网络进行学习,产生舰船电力系统故障诊断模型,并对RBF神经网络参数优化问题进行改进,最后与当前几种经典模型进行了故障诊断对比测试,RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断正确率超过92%,而经典模型的舰船电力系统故障诊断正确率低于90%,误诊现象出现的概率很高,验证了RBF神经网络用于舰船电力系统故障诊断的优越性。     

利用人工神经网络诊断船舶引擎冷却系统故障方法研究

首先介绍人工神经网络的原理,并且阐述神经网络进行故障诊断的优点;其次描述了利用人工神经网络进行船舶引擎冷却水故障诊断的流程:数据预处理;设计故障诊断系统的训练集合测试集以及诊断系统中输入量和输出量。最后通过实验仿真说明了人工神经网络能够较好的识别故障以及产生故障的原因。     

面向综合诊断的电子装备测试性研究综述

电子装备的故障诊断尤其是综合诊断越来越依赖于测试性设计,且测试性设计与分析是装备实现综合诊断的前提与基础,测试性设计优良的装备更易实现综合诊断。针对近年来测试性研究蓬勃发展,但综述性文献并不多见的现象,主要从测试性需求分析、指标分配、测试性建模、测试性方案优化设计、测试性验证与评估、故障诊断策略这6个方面对国内外测试性研究的现状与发展进行了阐述与探讨。希望能改善此类综述性文献较匮乏的现状,并给测试性设计从业者及故障维修人员以有益的启示。     

不平衡负载下船舶电力系统故障诊断研究

电力系统的故障诊断可以保证船舶的正常工作,针对当前单一模型无法全面、准确对船舶电力系统故障进行诊断的难题,提出一种基于组合模型的船舶电力系统故障诊断模型。首先提取不平衡负载下船舶电力系统的信号,并提取状态特征,然后采用隐马尔科夫法对船舶电力系统故障进行初步诊断,采用支持向量机对船舶电力系统故障进行进一步诊断,以提高船舶电力系统故障诊断的准确性。最后进行船舶电力系统故障诊断的测试,测试结果表明,组合模型可以从多个角度对船舶电力系统的工作状态进行分析,船舶电力系统故障诊断率高,不仅有降低了船舶电力系统故障的错误诊断率,而且改善了船舶电力系统故障效率。