智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用

近２０年来机内测试（ＢＩＴ）技术从理论到应用取得了显著进展，已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了ＢＩＴ技术的特点，分析了国内外ＢＩＴ的发展趋势，对ＢＩＴ智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括，对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在ＢＩＴ中的应用进行了综合分析。

可测试性技术的现状与未来

可测试性是同可靠性、维修性相并列的一门新型学科和技术 ,其发展和应用对于提高产品的质量 ,降低产品的全寿命周期费用具有重要意义。本文介绍了可测试性技术的产生、内涵与关键技术、发展历程及现状 ,并对其未来发展方向进行了预测。

智能机内测试技术及其应用

分析机内测试（ｂｕｉｌｔ—ｉｎｔｅｓｔ，ＢＩＴ）技术发展趋势和技术特点，从系统设计、信息处理到综合决策各阶段对ＢＩＴ中人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊理论、信息融合等）的应用进行综合分析，建立智能ＢＩＴ的理论框架。

基于智能模糊控制策略的有源消声

有源消声是一种有效的低频噪声控制方法，由于空间有源消声过程具有时变性和非线性，传统的自适应算法不能进行很有效的控制。本文采用智能模糊控制策略，建立了基于智能模糊控制策略的有源消声系统，通过实验与传统自适应控制算法的消声效果作对比分析，证明智能模糊控制器不但控制速度快，易于实现，而且消声效果明显优于后者，具有较大的应用推广价值。

装备可测性设计与评估技术综述

可测性设计对于提高装备的测试水平、缩短故障检测和隔离时间,进而降低使用保障费用具有重要的意义。论文综述了装备可测性技术的国内外发展现状,阐述了可测性的技术体系,对其关键技术进行了分析研究,提出了目前亟待解决的关键问题和难点问题,并对进一步的研究发展给出了建议。

采用AI理论降低电子设备BIT虚警率

简要介绍电子设备BIT发展状况并分析了BIT虚警产生的原因，提出采用模糊专家系统（FES）结合综合环境试验发现产生电子设备BIT虚警的工艺和设计缺陷；并对竞争神经网络在电子设备BIT运行过程中出现虚警识别进行了研究，结果表明可以有效降低电子设备BIT虚警率。

大型复杂机电设备监测诊断体系结构研究

在分析大型复杂机电设备共性特点的基础上，提出其监测诊断系统应具备的性能和特点，给出一种适用于状态监测、故障预警与诊断、寿命预测以及维修策略分析的监测诊断系统体系结构，分析必须研究的各项关键技术，并对关键技术在系统体系结构中所处的地位以及国内外发展现状进行评估。

基于边界扫描的板级BIT技术研究现状及发展趋势

简要介绍了边界扫描技术，并介绍了基于边界扫描的电路板BIT技术的研究现状，然后分析了目前此技术存在的关键问题和发展趋势。

论我军综合大学学科建设

自1936年6月1日中国人民抗日红军大学成立,军队院校伴随着我军走过了近70年的光辉历程.1953年9月1日,毛主席亲自决策,在哈尔滨成立了中国历史上第一所综合性高等军事技术院校--军事工程学院,奠定了新中国科技强军辉煌历程的基础.1978年,在邓小平同志的直接关怀下,历经了"文化大革命"磨难、分建、南迁并一度脱离军队序列的军事工程学院,在长沙重新组建为国防科学技术大学.1999年,江主席签署命令,组建了新的国防科学技术大学等5所军队综合大学.回顾50年的发展历史,军队工程技术院校不但为国防和军队现代化建设培养了大批高级军事科学工程技术人才,而且产生了一大批对军队武器装备发展影响巨大的科研成果.

刀具磨损监测的随机向量相关度量法

本文提出了一种运用功率累积和与n 维随机向量相关度量监测刀具磨损的新方法,即通过计算刀具三向振动加速度的相关度量系数,主轴扭矩或某项振动加速度的功率累积和综合监测刀具的磨损、破损以及刀具磨损的程度。该法在简单性、可靠性等方面比以往提出的方法有较大的进步,因而使得本方法具有很大的应用前景。文中对该法的理论基础进行了严格的证明,并给出了实验论证结果。

基于AR模型和SPRT检验法的过程状态监测

本文利用自适应卡尔曼滤波器原理建立机械系统过程监测模型—AR模型,并根据AR模型系数的变化可以表征系统过程状态这一特点,通过序贯概率比(SPRT)这一假设检验法,对机械系统的运行状况进行判别。实验表明,该方法行之有效,最后,本文给出了实验结果。

努力实践 认真总结 把我校继续工程教育提高到一个新水平(摘要)

在“抓住当前有利时机,加快改革步伐,集中精力把经济建设搞上去”的新形势下,在科工委教育训练部的指导和各基地、研究所的大力支持下,今天我校继续工程教育研讨会顺利召开了。

贝叶斯网络理论及其在设备故障诊断中的应用

在分析机电设备故障诊断技术中广泛存在的不确定性和复杂关联关系的基础上 ,指出目前的故障诊断方法在处理不确定性和关联性问题时存在的局限性 ,提出了应用基于概率理论和图论的贝叶斯网络作为设备故障诊断模型具有很好前景的观点。阐述了贝叶斯网络的提出与发展、模型数学描述及研究现状 ,讨论了贝叶斯网络在故障诊断领域应用的可能方式及其应用情况。指出贝叶斯网络技术在故障诊断领域中的应用将进一步得到推广 ,提出了将贝叶斯网络广泛应用到故障诊断领域中需要解决的关键技术。

神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法

针对反向传播学习算法及其改进算法中出现的过拟合问题 ,探讨了三种解决方法 :调整法、提前停止法和隐层节点自生成法 ,并用实例对三种方法进行了验证和比较。其中 ,调整法和提前停止法针对一个较大的网络可以解决过拟合问题 ,而隐层节点自生成法的提出既能避免过拟合问题 ,又能获得最少神经元网络结构。这三种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问题 ,提高了网络的适应性。它们不仅适合于函数逼近 。

被动式动力吸振技术研究进展

综述被动式动力吸振技术的研究概况及其发展。根据结构特点和参数形式将动力吸振器分为单自由度型、组合型、多自由度型、连续参数型和非线性参数型等几种类型,针对其安装于不同主振系、在不同激励下的优化设计问题,总结归纳前人的相关研究成果,梳理当前的研究进展,并提炼今后的发展方向。目前用来抑制主振系单个振动模态的单自由度动力吸振器设计理论已经基本成熟,组合型动力吸振器的优化设计问题也得到了较充分的研究,多自由度型、连续型和非线性动力吸振器的设计和应用成为了研究热点。多自由度动力吸振器能够降低吸振代价,提高吸振效率,其结构设计、参数优化和工程应用等问题都有待进一步充分研究。非线性动力吸振器具有更丰富更复杂的动力学行为,有可能产生新现象、新效应,尤其值得更深入地研究。另外,附加多个吸振器后整个系统的动态响应分析方法也是值得关注的问题。

转子系统动静件间尖锐碰摩时的振动特征试验研究

通过试验研究了转子系统中动静件间尖锐碰摩时的振动特征规律。根据碰摩的发展历程 ,把碰摩严重程度划分为 4个阶段 :刚开始触碰、早期尖锐型触碰、中期半尖锐型碰摩和晚期平钝型碰摩。在早期碰摩阶段 ,发现有工频的 1 /3、2 /3分量等稳定存在 。

基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法

首先提出了基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法,它对于解决复杂设备诊断问题中存在的不确定性、关联性问题具有很大的优势。然后阐述了贝叶斯网络模型的数学描述及基于贝叶斯网络的故障诊断方法的基本思想和决策算法。最后以某型SINS/GPS组合导航系统的故障诊断应用实例说明了该方法的有效性。

非线性转子系统碰摩现象的动力学仿真

针对一类非线性转子系统 ,建立了碰摩模型。在此基础上 ,通过模型的动力学仿真分析 ,研究了非线性碰摩转子系统的同频、倍频、分频、拟周期和混沌振动及其出现特点。

基于贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法

通过分析设备故障诊断与维修所面临的主要问题以及当前常用诊断策略存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法。提出了适合于表达诊断问题的基于故障假设-观测-维修操作节点的贝叶斯网络结构,阐述了基于贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和优化算法。该方法综合考虑了多故障、有观测操作以及操作之间有依赖关系等情况。最后通过应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断与维修决策的有效性。

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 。