复杂装备故障智能诊断技术研究

摘要

快速准确的故障检测和诊断是装备战斗力的重要组成部分。某型装备是综合光、机、电部件于一体的复杂系统，出现的故障多数较为复杂、不确定，在实际维护时，目前的配套检测诊断设备只有性能测试和简单故障判定功能，无法全面、准确的给出装备故障状态；此外，配套检测诊断设备的故障知识较为固定、老化，缺乏自主学习和更新功能。
　　 针对复杂装备故障诊断实际需求，本文将某型装备故障智能诊断技术作为研究对象，在分析该装备及其故障特点的基础上，提出基于BP神经网络方法和模糊理论的智能诊断方法，并对实现该智能诊断方法所涉及的诊断模型设计、软件实现、故障知识数据库、自主知识学习、人机交互等关键技术进行了深入系统的研究。本文主要研究内容包括：
　　 (1)诊断对象研究和故障数据库建立。在分析装备组成及其工作原理的基础上，本文制定了故障信息格式；分析了故障样本的规律及特点，其中针对故障征兆-原因映射关系的非线性和不精确性进行了重点研究；提出了复杂装备故障诊断方案。
　　 (2)基于BP神经网络的故障智能诊断方法和技术研究。针对故障征兆-原因非线性复杂映射关系和自主学习能力，本文引入BP神经网络方法，构建了基于BP神经网络方法的智能诊断模型，研究了模型实现的技术途径。
　　 (3)基于模糊理论的故障智能诊断方法和技术研究。针对故障征兆-原因不精确映射关系，本文引入模糊综合评判方法，构建了模糊故障智能诊断模型，研究了模型实现的技术途径。
　　 (4)复杂装备故障智能诊断模型的软件实现。基于对故障知识和智能诊断技术的研究，本文采用面向对象的编程思想，在Microsoft VC++6.0编程环境下，以Microsoft Access2003作为数据库软件，编制了复杂装备故障智能诊断软件系统。
　　 (5)软件系统的功能、性能实验和分析。利用故障样本，本文对复杂装备故障智能诊断软件系统进行了测试，对软件系统的诊断功能、性能等方面进行了分析。

目录

文摘

英文文摘

第1章 引言

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 故障诊断技术研究现状

1.2.2 故障智能诊断技术研究现状

1.3 课题研究的主要内容及章节安排

第2章 故障特征分析和诊断系统总体结构

2.1 故障特征分析

2.1.1 装备武器系统构成

2.1.2 故障分析

2.1.3 故障信息格式设计

2.2 故障诊断方案设计

2.2.1 故障诊断方法

2.2.2 故障诊断方案

2.3 复杂装备故障诊断系统结构与功能

2.4 本文研究内容与全系统的关系

2.5 本章小结

第3章 故障智能诊断方法和诊断模型研究

3.1 基于BP神经网络的智能诊断方法和模型研究

3.1.1 人工神经网络

3.1.2 BP神经网络

3.1.3 基于BP神经网络的诊断模型设计

3.2 基于模糊综合评判的智能诊断方法和模型研究

3.2.1 模糊理论

3.2.2 模糊综合评判方法

3.2.3 基于模糊综合评判的诊断模型设计

3.3 本章小结

第4章 故障智能诊断软件系统及其关键技术研究

4.1 软件系统设计方案

4.1.1 开发环境

4.1.2 软件系统结构

4.2 数据库设计

4.2.1 基于BP神经网络的诊断模型数据库

4.2.2 基于模糊综合评判的诊断模型数据库

4.2.3 诊断对象及用户数据库

4.3 基于BP神经网络的智能诊断模型软件实现

4.3.1 学习过程的软件实现

4.3.2 计算过程的软件实现

4.4 基于模糊综合评判的智能诊断模型软件实现

4.4.1 故障知识编辑的软件实现

4.4.2 故障模糊诊断的软件实现

4.5 辅助模块的软件实现

4.5.1 信息输出模块

4.5.2 用户管理模块

4.5.3 装备信息模块

4.6 本章小结

第5章 试验和结果分析

5.1 基于BP神经网络的故障诊断模块试验和结果分析

5.1.1 功能和性能试验

5.1.2 结果分析

5.2 基于模糊综合评判的故障诊断模块试验和结果分析

5.2.1 功能试验

5.2.2 结果分析

5.3 本章小结

结束语

参考文献

致谢

个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文