简介：应用DNA重组技术，构建了金黄色葡萄球菌肠毒素B(SEB)的原核表达载体pET22b(+)-SEB，在大肠杆菌BL21(DE3)中进行表达。经终浓度为0．4mmol／LIPTG的诱导作用，可获得分子量约为29KD的表达蛋白。SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳分析结果表明，重组表达的SEB主要以可溶的形式存在于细胞周质中，表达SEB的量约占菌体总蛋白的30％左右。重组表达的SEB经HiTrap^TMchelatingHP柱纯化能达到SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳纯。ELISA试验表明纯化的重组SEB与抗天然野生型SEB单克隆抗体呈现明显的阳性免疫反应。

简介：为满足科研和医学应用上的需要，用基因工程的方法制备海蛇神经毒素。首先人工合成海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因，重组到T载体。通过PCR扩增Eb基因，用限制性内切酶把基因片段酶切成黏性末端，然后将目标基因插入表达载体pPET22b（＋），电转重组质粒到宿主菌BL21（DE3），在25℃0．5mmol／LIPTG诱导培养8h收获培养物，SDS-PAGE电泳检测目标蛋白大部分存在于包涵体中，用8mol／L尿素溶解后，利用C末端的His-6与Ni^2＋离子亲和层析纯化，得到单一的电泳蛋白带。

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：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：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：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：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：介绍了装甲车辆自动装弹机的工作原理，分析了故障产生的原因。针对自动装弹机的故障特点，分别采用故障树、专家系统和神经网络三种故障诊断方法，并综合3种方法的优点，分析了最佳故障诊断模式。

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：针对自行火炮变速箱工作时背景噪声非常大,测取的振动信号信噪比很低,被检信号常常淹没在背景噪声中,特征信号难以提取的问题,提出了采用小波形状与冲击信号非常相似的Morlet小波作为基小波,对变速箱振动信号进行连续小波变换,通过实例证明了此方法非常有效.

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：提出一种基于多属性决策理论的发射车底盘制动系统故障树诊断方法。针对传统故障树分析方法存在的精度差、效率低的局限性,综合考虑底事件的故障概率、诊断成本和关联价值等因素,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)确定了故障底事件的最优诊断顺序,提高了底事件诊断的精确度。通过某型发射车底盘制动系统故障诊断验证表明:该方法能够准确诊断故障,提高了故障诊断效率。

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。