简介：针对传统方法无法对物体横向微小位移进行远距离测量的难题，分析现有测量手段的优缺点，结合一个实践案例．提出了一种传统光学仪器与现代数码产品和计算机智能识别技术相结合的新方法。

简介：

简介：在PCB上,两个不相邻的芯片管脚或引线发生短路是实际应用当中最常见的故障。通过分析固定型故障和桥接故障之间的关系,给出桥接故障测试序列产生的系统计算方法。该方法已应用在一个PCB故障测试系统中。

简介：提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。

简介：

简介：电控发动机常见故障有不易起动、起动后立即熄火、怠速不稳、怠速过高、行驶无力、加速不良、同火放炮、冒烟、耗油量过大等。

简介：为解决受背景噪声和信号传递路径等因素影响,轴承早期故障特征微弱,难以有效诊断出轴承故障的问题,提出了一种最大相关峭度解卷积(MaximumCorrelatedKurtosisDeconvolution,MCKD)结合冗余第二代小波包变换(RedundantSecondGenerationWaveletPackageTransform,RSGWPT)诊断轴承早期故障的方法。结果表明:该方法基于MCKD增强原始信号中存在的周期性冲击成分,以最大相关峭度为指标筛选RSGWPT小波包节点,能够凸显故障特征敏感频带,提取故障特征;通过分析车用变速器轴承内、外圈的早期故障数据发现,该方法能够清晰地诊断出轴承早期故障信息,验证了其有效性。

简介：基于故障预测与健康管理（PrognosticsandHealthManagement,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。

简介：

简介：针对精密的坦克火控系统信号复杂、部件模块不易拆卸检测,以及信号波形故障不易检测判别等难题,提出了基于LabVIEW的时域相关虚拟检测方法。通过虚拟仪器设计,解决了传统坦克火控系统检测设备多样复杂、不易携带、不便检测等问题;通过对火控系统检测点信号与正常信号的时域相关运算,实现了由相关系数识别信号波形失真等故障。最后,通过仿真实验进行了验证,结果表明：该方法可实现对火控系统故障的有效检测。

简介：针对工程实践中存在的故障相关2单元并联系统,通过单元故障率分析,研究了系统备件消耗预测方法.将故障相关情况分为一般情况和特殊情况,分别推导了单元累积故障分布函数,在此基础上,建立了备件消耗预测模型.通过实例分析,验证了该方法的可行性,为工程实践中备件消耗预测提供了参考.

简介：针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(LocalCharacteristicscaleDecomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。

简介：针对峭度谱（Kurtogram）无法有效区别振动信号中的瞬态故障冲击和脉冲噪声,难以准确提取微弱的滚动轴承故障特征的问题,提出一种基于加权峭度（WeightedKurtosis,WK）的滚动轴承故障特征提取方法,通过固定设置滤波带宽,利用加权峭度识别共振中心频率,确定带通滤波器的滤波中心频率和带宽,结合包络分析提取滚动轴承故障特征,并通过采集变速箱滚动轴承振动数据对该方法进行了验证。结果表明：该方法能够有效克服峭度谱的缺陷,稳健识别滚动轴承共振中心频率,准确提取滚动轴承故障特征,验证了该方法的有效性。

简介：针对某型行星变速箱故障机理研究欠缺和故障诊断困难的问题,在刚柔耦合动力学理论和齿轮故障信号模型基础上,建立了行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,分别计算行星变速箱正常状态和齿轮故障下的齿轮啮合力和箱体表面振动信号,进而研究齿轮故障机理,最后通过对故障模拟试验采集的实测信号与仿真信号的频谱成分对比,验证了所建模型的正确性。结果表明:齿轮发生故障时,振动信号频谱会出现相应的特征边频带。

简介：

简介：提出将人工免疫系统（ArtificialImmunitySystem,AIS）中的反面选择原理应用到炮射导弹故障诊断中,依据免疫算法实现故障诊断的基本原理,构建了基于反面选择算法的故障诊断数学模型,解决了在故障先验知识和故障特征信息缺乏等情况下的故障诊断问题,并通过对炮射导弹制导仪系统中的故障进行实例分析,验证了该方法的有效性和优越性。

简介：尽管消防设施提高了建筑物的安全系数,但由于缺乏良好的监管体制,导致消防设施在使用期间故障频发,降低了消防系统的防灾抗灾能力。结合某建筑消防设施故障发生率数据,分析了影响建筑消防设施故障率的因素,提出了完善建筑消防设施监督管理工作的建议,以降低消防设施故障率。

简介：解放CA1121J型柴油车是我军近年来装备的主要车型之一。该型车性能虽然可靠，但如果不能正确地使用和维护，车辆就容易发生故障，其中柴油机起动不着是常见的故障之一。虽然造成柴油机起动不着的因素很多，但油路故障是重要原因。

简介：基于虚拟仪器技术设计开发了一套适用于某型装甲车辆综合传动装置振动信号分析与故障诊断的应用软件。该系统采用模块化软件的设计思想进行软件架构,并实现了各个模块的功能。最后在实车上进行了振动测试实验,并将该软件应用于振动数据的分析处理。

简介：研究了将经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。