简介：为了满足某些特殊用途军用轮式车辆(本文简称特种车辆)战术、技术性能及任务的特殊需要,往往需要在车体首部及尾部设置某些外伸部件。虽然,众年周知:“外伸部件超前和超长的尺度不能过大,否则,会使汽车的回转性能明显降低”;然而,外伸部件超前和超长尺度的合理范围到底如何确定等有关机理和方法需要研究。作者延用汽车理论曾对特种车辆外伸部件超前及超长尺度的合理范围作过系统的研究。这里简要介绍确定特种车辆外伸部件超前和超长尺度合理范围的方法及其机理。

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：反后坐装置是火炮的"心脏",性能好坏直接关系到其战斗力的发挥.节制环磨损及复进机漏液是反后坐装置最常见的故障.分析了节制环磨损和复进机漏液的故障机理,给出了磨损量以及漏液量计算模型.在此基础上,结合火炮后坐、复进反面问题计算程序,模拟计算火炮在节制环磨损和复进机漏液情况下的运动诸元.进而预测在其它射击条件正常情况下,火炮平均无故障射弹发数.

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：指出了传统预测方法用于火炮故障预测的不足,提出了基于动态模糊综合评判和"框架+规则"的正反向混合推理故障预测模型.针对火炮故障发生和发展过程的动态变化特性,提出了动态隶属度的概念,并结合变权理论,详细阐述了动态模糊综合评判方法,用于生成候选故障集.基于"框架+规则"的反向推理确认实际发生的故障,输出故障预测报告,为火炮在执行训练和作战任务前实现预知维修提供决策依据.

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

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：故障模式、影响及危害性分析(简称FMECA)是提高系统可靠性的一种有效的工具。在雷达系统故障分析中运用FMECA方法，通过计算机辅助程序实现了故障分析的预测分析和定量分析。与传统的故障分析方法相比，该方法能够避免分析中的盲目性和主观性，可以获得更为准确的分析结果。

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：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：介绍了坦克自动装弹机故障检测仪的设计及其工作原理,重点介绍了系统的硬件组成和软件设计.

简介：针对反后坐装置故障预测中的诸多模糊信息和模糊因素,基于传统的模糊综合评判方法,提出将动态模糊综合评判方法用于故障预测,给出了动态权重系数及模糊关系矩阵的确定方法,以反后坐装置为例对动态模糊综合评判方法予以说明.并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合推理机制提高预测结果的准确性.

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：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：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：研究了LLP10B火控计算机故障分析仪的设计及实现；给出了该分析仪的系统组成和工作流程。

简介：利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态.

简介：提出利用多重分形广义维数来描述信号特征,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法.应用于圆盘类裂纹故障的诊断,取得了令人满意的结果.