简介：该文介绍了基于面向对象技术(OOT)开发的高压柴油泵校正及诊断试验台,通过对面向对象的分析与面向对象的设计(object-orientedanalysis/object-orienteddesign,OOA/OOD)方法进行校正及故障诊断软件设计和开发.该试验台通过对高压柴油泵的工况性能及参数的测试,达到对高压柴油泵进行校正和故障诊断的目的.

简介：论述了电子踏板信号的一般处理方法,包括信号调理、故障诊断以及数据定标过程.列举了一阶低通滤波和防脉冲扰动中位值滤波算法;提出了基于宽度检测和频度检测的故障诊断策略;描述了传感器的定标过程;通过Matlab/Simulink建模仿真验证了其可靠性.

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：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：报道了一种检测有机磷化合物的液晶型化学传感器，对其作用机理进行了讨论，传感器响应的线性范围0．03～1．00g／m^3，线性方程y=0．145X+0．388，相关系数r=0．9962。

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：研究了故障树分析法在变速器故障诊断系统中的应用,建立了变速器故障树,并进行了定性分析和定量分析,研究基于故障树的知识获取和基于规则的知识表示,实现变速器故障树向规则的转化,探讨了基于规则的正向推理和控制策略.

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：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。

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：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：液晶型化学传感器技术是一种新型化学检测技术，1998年美国威斯康星大学的Abbott研究小组在Science上首次报道，2003年，提出液晶传感器概念。从1998年至今，液晶型化学传感器在免疫球蛋白G、氨基酸和DNA序列变异的检测研究中取得了一系列重要成果。特别在检测免疫球蛋白G的研究中，取得了重大进展。

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：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：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：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：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

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：柴油机排气氧化催化转化器（DOC）是一种重要的柴油机排气后处理技术，其在线故障诊断是柴油车车载诊断系统（OBD）的重要内容之一．根据DOC在线故障诊断技术研究的需要，采用仿真分析方法对以DOC前后排气温度和排气背压作为DOC催化剂老化、载体堵塞以及破损等失效故障诊断参数的在线诊断方案进行了分析．研究结果表明：在一定柴油机工况下，以DOC前后排气温度和排气背压结合一定的诊断算法对DOC的失效故障进行诊断是可行的．

简介：设计了基于巴特沃斯数字滤波器的巴特沃斯小波及其滤波器组，并从小波的卷积型定义出发，利用零相位滤波原理实现了没有下抽样环节的具有零相位特性的巴特沃斯小波变换快速算法，成功消除滤波器的非线性相位对分解结果的影响。相对于常用正交小波滤波器组，巴特沃斯小波滤波器组不仅具有更好的频带分离特性，还可通过改变尺度参数来改变对信号的频带划分的方式，从而将原信号高频带分解在更精细的频带范围内，克服了常用正交小波滤波器组频带分离特性不够好，并总按二进方式划分频带、频率分析精度显得不足的固有缺陷。实例分析证明：巴特沃斯小波滤波器组相比于其他常用的正交小波滤波器组具有更好的频带分离特性和更强的微弱故障特征提取能力，非常适合于轴承早期故障诊断。