数控机床虚拟教学中IETM关键技术研究

现代工程训练中数控机床实训是一项非常重要的内容,计算机技术的发展使得虚拟技术在教学中得到充分应用,采用虚拟教学使数控培训更加生动形象。IETM是当前信息化领域研究的一个热点,通过电子显示系统向操作维护人员提供一个与操作维修过程相融合、多格式、人机交互的技术信息查询和维护环境。针对目前数控机床实训教学的特点及存在问题,采用IETM技术创建虚拟的交互式辅助训练系统,研究IETM实现的关键技术,是提高数控机床实训水平的重要手段。     

涡轮弯扭叶片的几何造型

现代涡轮叶片是弯曲、扭转、变截面复杂流线型面,一般无法解析表达,为满足叶片型面数控加工要求,针对给定若干叶片截面上型值点的情况,采用节点号参数化双三次Ｂ样条插值曲面对完整弯扭叶片进行三维造型,并提出考察造型型值点网格密度是否满足加工精度要求的判断准则,实际加工证明,此算法简洁,稳定,适合涡轮叶片加工的工程需要。     

基于故障树的智能故障诊断方法

针对传统故障诊断方法的不足,提出了一种基于故障树的故障诊断方法.该方法在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型,求得系统的最小割集,并计算出单元关键重要度.在综合考虑平均故障检测时间因素的同时,提出了故障判明效时比的概念,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序.     

基于IETM的装备维修保障系统

交互式电子技术手册IETM(Interactive Electronic Technical Manuals)是当前武器装备保障信息化领域研究的一个热点,在军事领域的应用能显著地提高武器装备的综合保障水平.结合装备担负的训练和作战任务利用SQL Server 2005构建了基于IETM的XML数据库.详细介绍了装备维修保障系统所要实现的功能和系统各部分的结构组成,重点研究了标准化技术、XML数据库、IETM的数据存储和制作.     

基于模型和故障树的飞机故障诊断方法研究

随着科技的进步,航空工业迅速发展,大量高科技机载设备的使用大大增强了飞机的性能,但同时也增加了系统的复杂性和设备之间的耦合度,进一步增加了飞机系统故障诊断的难度。单一的故障诊断方法由于其局限性,很难满足复杂装备的诊断需求,因此,不同故障诊断方法相互融合的综合故障诊断技术成为航空领域研究的热点。本文针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统模型),描述针对特定功能的系统结构、行为和功能,再针对LRU建立故障事件,根据LRU之间的连接关系分析故障事件之间的逻辑关系,建立故障的传播路径,通过树的合成算法,生成系统故障树模型。在故障诊断时,通过物理模型和故障树的相互配合进行故障诊断,基本思想是,将物理模型作为故障观察窗口,比较系统在正常情况下的预期行为和实际行为之间的差异,判断故障事件是否发生,利用故障树的逻辑关系进行推理,再将推理过程在物理模型上进行直观展示,模拟LRU之间的故障传播,确定疑似故障件。基于上诉方法,利用Dorado平台和G2开发系统开发了基于模型和故障树的飞机外场故障诊断系统,并结合某型号飞机的刹车系统对该故障诊断方法进行了验证。     

废气涡轮增压器故障诊断浅谈

废气涡轮增压器被广泛应用于采油平台发电机组中。描述了废气涡轮增压器的构造、原理及作用,提出采用正确的使用和保养方法。针对影响增压器使用寿命因素加以诊断分析,并说明使用中的注意事项,意在减少增压器故障,延长其使用寿命,降低维护费用。     

基于RBF网络的船用柴油机涡轮增压系统故障诊断

本文建立了一种基于径向基函数（RBF）的神经网络模型,并收集某型号柴油机涡轮增压系统的征兆/样本集,采用RBF网络对样本进行训练,通过测试网络,验证该网络对于故障模式的识别准确率。仿真实验结果表明本文所提出的诊断方法是可行的。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

涡轮叶片蠕变寿命预测方法研究

针对高温构件的蠕变断裂寿命的预测方法进行了研究 ,根据蠕变试验 ,得到了 DD3单晶材料的蠕变常数 ,结合某航空发动机单晶涡轮叶片的蠕变行为 ,用 L- M法、θ法和改进的θ法进行了蠕变寿命预测 ,并进行了热弹塑性蠕变计算 .所得结果对工程应用是有参考价值的 .     

基于故障树的故障诊断专家系统研究

根据航空发动机控制系统的一般故障模式,建立故障树,结合专家系统生成了专家系统的知识库,并着重强调了推理机制的实现.故障解决方法能够很好解决专家系统知识库获取的困难,并能提高故障诊断水平.     

基于RS-ANN的汽车发动机故障诊断分析

利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集-神经网络（RS-ANN）故障诊断组合模型;并将该模型应用于汽车发动机故障数据进行实例验证,该模型诊断速度快,故障诊断正确率高.     

基于模糊 Petri 网的发动机故障诊断

基于模糊 Petri 网的基本原理,提出了简明有效的推理算法,并以发动机为例说明了 Petri 网在故障诊断中的应用.     

基于ajax的IETM动态目录树的设计与实现

在IETM系统中,技术资料的数据模块通常采用目录树进行管理。常用的目录树设计方法有静态目录树和动态目录树两种,实现效果均不理想。本文提出了采用ajax技术构建IETM动态目录树的新思路,介绍了目录树结构的构建及设计方法,给出了关键程序代码。某型飞机IETM阅读系统的设计中采用了这种方法,效果理想。     

柴油机故障诊断的Fisher判别分析方法

针对柴油机故障诊断中往往出现故障的症状在识别空间重叠这一问题进行了研究，采用Fisher判别分析方法，在识别空间使各类故障自身进行聚类，而不同故障类别间则放大差异，实际运用结果表明，这种方法对比较复杂的难以区分的故障现象有效的。     

基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

故障树分析法在挖泥船故障诊断中的应用

将故障树分析法(FTA)用于研制、开发具有首冲功能的300m^3自航耙吸挖泥船及配套的机械设备远程油液分析与诊断系统过程中，并对柴油机因温度过高而导致功率下降和柴油机不能启动两个故障进行建树、分析，以便在管理和维修中进行事故分析和系统故障分析，在指定故障诊断和检修流程中，寻找故障检测最佳部位和分析故障原因，制定维修决策，切实预防故障发生。     

基于Bayes判别法的内燃机气门间隙故障诊断

以内燃机气门振动信号经过经验模态分解（EMD）方法得到的固有模态函数的关联维数作为判别因子,建立内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型.以内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型计算判别样品的Bayes判别函数值,以最大对应的总体作为样品所归属的总体.对判别准则进行了评价,检验该判别模型的优良性.研究表明：Bayes判别分析模型回判估计误判率很低,为内燃机气门间隙故障诊断识别提供了一种有效的定量化分析方法.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.