远程实时电子装置故障诊断方法研究
新型电子装置在武器装备的研制和使用中占有重要地位.对电子装置进行远程状态监测和实时故障诊断以确保武器装备始终处于良好的技术状态,提高电子装置的可靠性与寿命,减少维修费用并提高维修效率,具有重要的工程应用价值.本文针对电子装置故障诊断算法及远程实时电子装置故障诊断系统的软硬件实现展开研究.主要研究内容如下:1)在分析电子装置中模拟电路的故障诊断原理的基础上,提出了一种基于电路故障仿真的故障检测与诊断思路,并进行了故障仿真与检测实验,是后续进行故障诊断的基础.2)研究了将小波理论应用于故障特征向量提取的方法.小波变换方法通过提取各层小波分解系数序列绝对值的和,构成电路的故障特征向量;小波包分解方法重构了底层的小波包分解系数,并提取各频段范围内的重构信号,求解各频段重构信号的总能量构成电路的故障特征向量.通过实验对比分析,证明了小波包分解方法的优越性及有效性.3)阐述了采用神经网络进行故障诊断的原理和BP算法,针对BP算法的局限性,提出了改进BP神经网络用于故障诊断的方法及其设计步骤,并成功对设计完成的神经网络进行了性能测试实验,验证了该方法用于电子装置故障诊断的有效性.4)结合某型产品研制背景,设计了一个基于FPGA的远程实时电子装置故障诊断系统,将本文所研究的故障诊断方法通过硬件和软件进行了实现,并通过诊断实例验证了本文所研究的相关理论及方法的有效性,适合于工程应用,有一定的现实意义.
- 作者：
- 夏中亚
- 学位授予单位：
- 中国舰船研究院
- 专业名称：
- 武器系统与运用工程
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2015年
- 导师姓名：
- 刘成
- 中图分类号：
- E92
- 关键词：
- 远程监测；故障诊断；小波包分解；神经网络
- Remotely monitor； fault diagnosis； wavelet packet decomposition； neural network