摘要：针对某型装备技术状况监测水平较低、缺乏车载自动化监测设备的问题,以动力传动系统为研究对象,设计技术状况监测方案,建立基于多参数的技术状况监测评估模型,并开发技术状态监测和评估诊断软件平台及状态信息管理数据库;研发嵌入式的在线机内监测装置,由驾驶员显示终端、主控机、工况参数监测模块、发动机监测模块、变速箱监测模块和传动箱监测模块构成,能够实现动力传动系统状态信息的自动化监测、诊断与评估,为装备的使用和维修保障提供技术手段。试验分析表明:该监测装置可靠实用,监测方法准确有效。

摘要：采用欧氏距离度量的方法对柴油机故障的特征提取进行了研究,从而设计出柴油机故障的特征提取器,并采用人工神经网络模型进行了验证。

摘要：分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。

摘要：提出了一种以贝叶斯网络和布尔逻辑算法为基础,将信息增量与测试费用结合作为优选判据的测试策略选择方法。利用贝叶斯网络建立了故障模式与故障影响因素、可测试资源的关系模型,设计了测试方案,考虑故障概率、信息熵、测试费用等约束条件,利用布尔逻辑算法对测试方案进行了优化选择。以某型坦克柴油机动力不足故障模式为例,实现了柴油机动力不足的测试策略选择。

摘要：在故障诊断中,将高维特征空间压缩到低维特征空间可以简化故障分类器设计,提高运算效率。研究了自适应遗传算法(AGA)和粗糙集(RS)理论在特征选择和特征约简中的应用,并针对柴油机燃油喷射系统故障提取了简化特征,建立了神经网络模型。试验结果表明,基于AGA-RS的故障特征参数提取方法可使故障分类器输入参数同时具有有效性和简约性,提高了神经网络的运算效率。

摘要：以某12150型柴油机为研究对象,分析了活塞的受力情况,建立了活塞敲击的动力学模型;进行了柴油机台架试验,并采集了倒拖工况下的缸内压力及机体振动信号;通过分析机体振动信号的时频特性及柴油机工作时序验证了敲击模型的准确性;基于此模型,分析了活塞在气缸内的运动规律,并分别研究了活塞装配间隙、曲轴转速对活塞敲击时刻及敲击动能的影响,揭示了活塞敲击激励与活塞装配间隙以及转速的本质联系,为利用振动信号监测缸套磨损状况提供了理论基础。

摘要：为了研究路面不平度对履带车辆越野平均速度的影响规律,建立履带车辆多体动力学模型,提出振动响应指标并通过试验验证模型的可信性;根据试验设计进行仿真计算,建立振动响应与车速、路面不平度间的近似模型;以振动响应指标的门限值为约束条件,采用目标寻优方法拟合了路面不平度与车速间的数学关系,提出随机不平路面条件下的越野速度预测方法。应用该方法计算车辆通过某试验场综合路面时的振动响应,结果表明:所建模型可以反映路面不平度对车速的影响,可为车辆机动性预测提供有效的量化手段。

摘要：针对外卡压力传感器存在的测试信号重复性差、信噪比低、安装局限性大的问题,设计了一种新型卡持结构——人字形结构,并从理论上分析了该结构相对于＂匚＂形夹块和环形夹块的优势。实验数据表明：采用人字形卡持结构的外卡压力传感器具有测试可靠、信噪比高、通用性好的特点。

摘要：在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能.人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取.通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化.

摘要：针对斑马鱼对实验室环境的要求,系统采用STM32F103ZET6作为主控芯片对斑马鱼的生存环境进行多参数测量与自动控制。主要对水质的电导率、温度、酸碱度、溶解氧含量进行测量,并通过蠕动泵对水质的多项关键参数进行自动调节,通过安装在箱体顶部的紫外杀菌灯对循环水水质进行定期杀菌消毒。该系统主要包括STM32最小系统电路、系统电源电路、水质参数调理电路、通信电路、蠕动泵与循环泵控制电路。软件上系统加入了Modbus协议,对斑马鱼养殖系统参数进行监控以及指令控制。经过调试结果表明,本系统适合斑马鱼的养殖,可以高效稳定地运行,减少人工干预,大大提高了实验斑马鱼的养殖质量。