简介：自从“战神”降临人间，“瘟神”与“病魔”总是与之结伴而行。由于疾病一般不像战伤那样突然、成批发生，所以易被人们忽视，以致酿成严重恶果。

简介：根据高强度钢具有明显的鲍兴格效应,在非线性有限元分析程序NFAP中增加了初始各向同性的材料非线性混合硬化模型。本模型将材料的鲍兴格效应直观地反映到屈服面半径和随动角的连续变化上,同时此模型还可作为各向同性、随动和混合硬化的通用模型。通过对身管自紧的残余应力、残余应变及残余位移分析,证明其计算结果与实验结果相当吻合。

简介：利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XMLSchema，并在专门开发工具XMLSpy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。

简介：着重介绍了齿轮箱故障诊断系统的实现过程和设计思想,及通过虚拟仪器开发软件LabVIEW、小波变换和神经网络技术,来实现齿轮箱故障诊断系统的核心内容,最后通过实例验证了此设计的可行性.

简介：在分析机载武器系统故障诊断过程的基础上，建立了案例推理、模糊推理和缺省推理相结合的机载武器系统故障快速诊断方案生成系统，并说明了实现该系统所采用的关键技术。

简介：针对武器装备故障诊断专家系统的特点和设计要求,讨论了该系统的组成与实现方法,重点介绍了系统的功能和推理机的建造方法.探讨了故障诊断专家系统软、硬件的结合途径.

简介：为了将诊断与测试分离,提高TPS与诊断推理机制的复用性,采用组件技术构建面向开放式测试环境的诊断服务系统,并详细阐述了诊断模型描述方法和诊断推理服务组件的实现技术。以XML作为诊断模型描述语言,通过数据访问接口进行诊断模型数据与知识的交互,在模型管理服务的基础上,进行高级的推理和控制服务。

简介：复杂武器系统故障诊断是武器型号后勤保障的难题。研究复杂武器系统的故障诊断管理,能提高武器系统故障诊断的准确性和效率。采用分布式故障诊断体系结构,按照故障诊断任务流引擎规划诊断流程,使用任务分解与或树进行诊断任务分解,基于改进合同网协议安排任务分配流程,进行诊断任务分配,各诊断专家诊断结果采用模糊信息融合算法汇总诊断结果,用专家系统推导设计故障诊断单元。诊断系统综合了复杂武器系统多个故障诊断专家的判断,有效提高诊断质量。对建造分布式武器故障诊断系统有参考价值。

简介：针对某型号自动机的结构特点、运动过程和几种常见的故障模式进行分析。结合自动机的运动过程分析及其振动信号的非线性短时冲击特性，提出用混沌理论对自动机的故障进行诊断研究。提取了所测信号的李雅普诺夫指数，验证其为混沌系统，运用关联维数和Kolmogorov熵几个混沌参量提取出实测信号的特征。最后应用Elman神经网络进行了故障模式的识别，实现了基于试验测试的自动机故障诊断。为自动武器的故障诊断提供了一种新思路，对高速自动机的故障诊断有着重要的理论和现实意义。

简介：该文讨论了通过润滑油样分析进行故障诊断的重要性和优越性,故障诊断信息与设计、使用的关系,国际上应用示例。最后,结合我国和国际上发展动态,提出了应用和发展的途径。

简介：该文介绍了作者基于国内外各种车型的维修资料,基于故障树诊断的知识表示方法及其相应的诊断推理策略开发了一个汽车故障诊断系统.该系统把车辆的故障按总成进行分类,把每个总成级故障及其对应的故障原因构造成一棵以该总成级故障为顶事件的故障树,通过对故障树的搜索找出导致总成级故障的必然故障源和可能故障源,对于可能的故障源按其发生的概率给出故障处理的优先级.通过对Benz500sel发动机的故障诊断,验证了该系统的有效性和实用性.

简介：针对SVM故障诊断方法无法对新故障模式进行有效检测的问题，在阐述OCSVM原理的基础上，详细分析了各种参数对其性能的影响，提出了基于OCSVM和多类分类MCSVM相结合的新故障检测与诊断方法．实验结果表明，该算法在故障诊断及新故障检测方面有较高的精度，具有良好的推广性．

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：故障的产生和传播是一个动态的过程，具有突发性、并发性和随机性等特点，精确的推理方法难以有效地对复杂特性的故障进行诊断。利用模糊Petri网对舰炮武器系统进行故障分析，首先分析舰炮故障类型以及故障的规则表示形式，然后给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及其推理算法，最后以某舰炮武器系的弹药盘点异常故障为例进行了建模并用推理算法计算故障发生概率。结果表明，该模型具有直观和表达能力强的优点，可应用于工程实践。

简介：为了提高装备故障诊断效率，介绍了一种基于多信号流图模型的新型故障诊断方法。基于TEAMSDesigner软件工具，建立了某自行高炮供电系统多信号流图模型。通过对该系统多信号流图模型进行分析，针对故障现象设计出了合理有效的故障诊断策略，通过实际的故障诊断应用及与传统的测试诊断方法比较，显示出该诊断方法的优越性和有效性。

简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：CAN网络作为纯电动汽车的重要组成部分,在整车大部分ECU通讯中起着重要作用.由于电子器件具有一定的缺陷率,需要开发出一套基于CAN总线的纯电动汽车故障诊断系统.分析了基于CAN的车载故障诊断标准IS015765体系结构,设计并开发了基于CAN网络的故障诊断系统及控制器故障诊断代码,完成诊断系统调试,并进行现场验证,证明设备的可靠性.

简介：分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系，利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验，分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号，并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取，成功地判断出了齿面磨损故障。

简介：为提高算法研究以及工程应用人员对现有算法的总体把控和算法选择的能力，在综述现有算法的基础上，找出3类最具代表性的互连诊断算法——基本算法、抗误判算法和对角独立算法；并给出该3类算法的抗误判和抗混淆能力结论：抗误判算法解决了故障征兆误判问题，对角独立算法可以大大地降低故障征兆混淆率，为故障诊断算法的选择寻找出了理论依据．

简介：提出了一种基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断方法。该方法将发动机故障征兆信号作为模糊推理的输入，利用专家经验建立模糊推理规则并提取蕴含关系，在此基础上，通过故障征兆信号与蕴含关系的Mam-dani推理合成获取发动机故障原因发生的可能性，进而达到故障诊断的目的。实验结果表明，该方法可行且有效。