摘要：复杂机电液设备是一种集机械、电气和液压多个系统一体化的综合部件,在复杂机电液设备电气化过程中,极易出现电气部件故障,针对复杂机电液设备电气系统故障诊断效率下降的问题,以盾构机为研究对象,在盾构机机电液系统结构基础上,设计相关组件故障诊断事件处理拓扑结构,采用故障特征值离群诊断方法裁剪电气组件故障诊断处理过程,在构建的盾构机电气系统集成化测试环境中验证故障诊断方法的可靠性和高效性。

摘要：机电液设备结构复杂、组件耦合性强,传统的故障诊断方法无法准确地实现故障定位和精细化分析,针对机电液设备的关键组件诊断,设定关键组件的故障诊断项,构建了机电液设备的智能化诊断拓扑结构,采用基于故障树分析方法的机电液设备故障诊断,利用模糊诊断算法实现设备的故障监测,通过搭建机电液设备的智能化故障诊断实验环境验证诊断策略的可靠性和准确性,实验结果表明设计的智能化诊断策略快速地提升机电液设备的诊断准确性和效率。

摘要：针对嵌入式大气数据系统的神经网络算法精度要求对应大量数据进行训练的情况,建立了一种双重神经网络模型。通过将初始神经网络输出的大气参数作为输入再度训练,实现了在相同样本下具有更高精度,输出参数高度、马赫数、迎角和侧滑角的误差分别减少了21.08%、59.62%、53.45%、31.69%。并且当压力值输入存在误差时,双重神经网络的输出精度也更高,具有更好的误差容错性;当压力值输入误差超过容许限度后,双重神经网络的冗余设计使得模型仍可以获得准确的参数输出。新模型为嵌入式大气数据系统提供了一种更加准确高效的算法模型。