基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究

多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中。由于粗粒化过程中的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵。通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较发现,在不同尺度下改进多尺度排列熵方法估计的熵值结果更加稳定,且误差减小。结合马氏距离特征选择与遗传算法优化的支持矢量机模式识别算法,提出了一种智能化的轴承故障诊断方法。通过列车轴箱轴承实验数据进行验证,结果表明该方法可准确识别出不同类型的故障轴承。     

基于波形特征提取和FA-Grid SVM的MVB故障诊断

列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。     

基于台架试验的汽车自动变速器故障诊断分析方法研究

针对汽车自动变速器检修难点,给出了通过进行台架试验诊断自动变速器故障的方法,并以01V.J.J(5HP-19)型自动变速器为例,利用自主研发的自动变速器综合试验台进行全自动性能试验.将试验结果进行了合理逻辑组合,对所获得故障信息进行了逻辑分析,最终判断出故障源,排除变速器故障.维修前、后变速器台架性能试验数据对比结果表明,利用台架试验进行自动变速器故障诊断具有高准确度、低成本的优点.     

柴油机故障诊断中的变权重多证据体融合应用研究

为了能够确定各证据的权重,对证据进行权重调整,应用了基于遗传算法的加权平衡证据调整方法。首先,利用遗传算法确定最优化的或者近似最优化的权重系数,然后依据加权平均值和优先权的证据分布形态对证据进行加权调整,且保证调整后的证据加权平均值不变以及优先权证据分布形态稳定。柴油机故障诊断实例表明,采用基于遗传算法的加权平衡证据调整方法能提高故障诊断的信任度和准确率,明显优于普通D-S等权重证据组合方法。     

某型舰炮采集记录检测系统设计

根据某型舰炮结构特征和控制信号特点,设计开发出便携有效的信号采集盒,使用CAN总线结构收集、传输和实时监测舰炮各运行参数。以LABWINDOWS为软件开发平台开发检测和故障诊断系统,利用数据库中的专家系统,操作者可以轻松完成部件级的故障判断,系统给出维修保障建议。经实验验证,该系统具有便携、使用方便、性能可靠和扩展性强的特点。     

地线产生的电磁敏感度故障机理与解决措施

文章针对某装备系统陆上联调电磁敏感度项目测试过程中出现的敏感现象,结合电磁兼容故障诊断方法,对故障产生原因和机理进行了分析,并提出解决措施,实际测试结果证明了理论分析的正确性和解决措施的有效性,所得结论将为工程中类似电磁兼容问题的解决提供指导。     

高功率永磁同步电机的故障诊断方法

永磁电机的故障诊断和处理是提高舰船系统可靠性的关键。本文分析了永磁电机的基本数学模型,介绍了一种对永磁电机故障诊断方法,并得出了相应的结论。     

基于盲分离的柴油机轴系扭振信号分离研究

柴油机瞬时转速信号来自不同激励源,激励源信号的频率成分受气动力、往复惯性力和离心力等影响,并且相互重叠。干扰成分的频谱组成非常复杂,主要分为随机噪声谱,独立线谱等。文中应用盲源分离信号处理技术对瞬时转速数据进行分离与仿真研究,实现均值处理、白化处理和分离前滤波等预处理方法,建立滤波预处理与盲源分离相结合的时延分离模型。并用仿真和实验进行了算法验证。     

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。     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。