某型雷达健康状态评估与寿命预测方法研究
这是一篇关于雷达,装备健康状态评估,装备剩余使用寿命预测,PHM系统的论文, 主要内容为随着雷达装备信息化、系统集成化程度的不断提高,对雷达装备故障预测与健康管理技术(Prognosis and Health Management,PHM)的研究和应用也提出了更高的要求。某型三坐标搜索雷达是某型车载防空火控雷达系统中可靠性要求最高、保障难度最大的一部分,为满足雷达装备综合保障的要求,充分发挥其战斗力,需要实现对雷达装备运行状态的监测及健康状态的评估,并根据健康评估状况对其进行剩余使用寿命预测、故障诊断、维修维护预测,从而完成传统的“事后维修”决策向“视情维修”决策的转变。因此,对该雷达装备的PHM技术进行研究是十分必要的,是提高雷达系统综合保障水平及作战效能的重要一步。论文的主要内容和创新点体现在:(1)健康状态评估方面:在总结和梳理装备健康状态评估方法的基础上,按照装备系统分级的思想构建出装备健康状态的评估体系。以某型三坐标搜索雷达为研究对象,分别采用基于故障关联、基于自组织映射网络(SOM)的方法对其收发模块进行健康状态评估,参照专家经验与评估结果对两种评估方法进行对比分析。详细介绍了采用综合评价法对该搜索雷达收发系统进行健康状态评估的过程。(2)剩余使用寿命预测方面:在阐述雷达装备寿命的概念、分析装备剩余使用寿命预测与故障预测的区别后,对装备剩余使用寿命预测的研究方法进行了总结,通过建立基于随机模糊理论和基于加权最小支持向量机(LS-SVM)的预测模型对某型雷达收发模块的剩余使用寿命进行预测,并选取有代表性的样本进行预测对比,分析两种预测模型的优缺点。(3)雷达装备PHM系统方面:结合某型雷达装备的实际使用情况分析系统需求,延续系统分级的设计思路完成系统体系结构的设计,讨论系统数据信息传输过程和各模块功能,采用基于Java的Spring Boot框架与My SQL数据库开发该PHM系统,并对系统中的健康状态评估和剩余使用寿命预测功能模块进行演示。
某型雷达健康状态评估与寿命预测方法研究
这是一篇关于雷达,装备健康状态评估,装备剩余使用寿命预测,PHM系统的论文, 主要内容为随着雷达装备信息化、系统集成化程度的不断提高,对雷达装备故障预测与健康管理技术(Prognosis and Health Management,PHM)的研究和应用也提出了更高的要求。某型三坐标搜索雷达是某型车载防空火控雷达系统中可靠性要求最高、保障难度最大的一部分,为满足雷达装备综合保障的要求,充分发挥其战斗力,需要实现对雷达装备运行状态的监测及健康状态的评估,并根据健康评估状况对其进行剩余使用寿命预测、故障诊断、维修维护预测,从而完成传统的“事后维修”决策向“视情维修”决策的转变。因此,对该雷达装备的PHM技术进行研究是十分必要的,是提高雷达系统综合保障水平及作战效能的重要一步。论文的主要内容和创新点体现在:(1)健康状态评估方面:在总结和梳理装备健康状态评估方法的基础上,按照装备系统分级的思想构建出装备健康状态的评估体系。以某型三坐标搜索雷达为研究对象,分别采用基于故障关联、基于自组织映射网络(SOM)的方法对其收发模块进行健康状态评估,参照专家经验与评估结果对两种评估方法进行对比分析。详细介绍了采用综合评价法对该搜索雷达收发系统进行健康状态评估的过程。(2)剩余使用寿命预测方面:在阐述雷达装备寿命的概念、分析装备剩余使用寿命预测与故障预测的区别后,对装备剩余使用寿命预测的研究方法进行了总结,通过建立基于随机模糊理论和基于加权最小支持向量机(LS-SVM)的预测模型对某型雷达收发模块的剩余使用寿命进行预测,并选取有代表性的样本进行预测对比,分析两种预测模型的优缺点。(3)雷达装备PHM系统方面:结合某型雷达装备的实际使用情况分析系统需求,延续系统分级的设计思路完成系统体系结构的设计,讨论系统数据信息传输过程和各模块功能,采用基于Java的Spring Boot框架与My SQL数据库开发该PHM系统,并对系统中的健康状态评估和剩余使用寿命预测功能模块进行演示。
某型雷达健康状态评估与寿命预测方法研究
这是一篇关于雷达,装备健康状态评估,装备剩余使用寿命预测,PHM系统的论文, 主要内容为随着雷达装备信息化、系统集成化程度的不断提高,对雷达装备故障预测与健康管理技术(Prognosis and Health Management,PHM)的研究和应用也提出了更高的要求。某型三坐标搜索雷达是某型车载防空火控雷达系统中可靠性要求最高、保障难度最大的一部分,为满足雷达装备综合保障的要求,充分发挥其战斗力,需要实现对雷达装备运行状态的监测及健康状态的评估,并根据健康评估状况对其进行剩余使用寿命预测、故障诊断、维修维护预测,从而完成传统的“事后维修”决策向“视情维修”决策的转变。因此,对该雷达装备的PHM技术进行研究是十分必要的,是提高雷达系统综合保障水平及作战效能的重要一步。论文的主要内容和创新点体现在:(1)健康状态评估方面:在总结和梳理装备健康状态评估方法的基础上,按照装备系统分级的思想构建出装备健康状态的评估体系。以某型三坐标搜索雷达为研究对象,分别采用基于故障关联、基于自组织映射网络(SOM)的方法对其收发模块进行健康状态评估,参照专家经验与评估结果对两种评估方法进行对比分析。详细介绍了采用综合评价法对该搜索雷达收发系统进行健康状态评估的过程。(2)剩余使用寿命预测方面:在阐述雷达装备寿命的概念、分析装备剩余使用寿命预测与故障预测的区别后,对装备剩余使用寿命预测的研究方法进行了总结,通过建立基于随机模糊理论和基于加权最小支持向量机(LS-SVM)的预测模型对某型雷达收发模块的剩余使用寿命进行预测,并选取有代表性的样本进行预测对比,分析两种预测模型的优缺点。(3)雷达装备PHM系统方面:结合某型雷达装备的实际使用情况分析系统需求,延续系统分级的设计思路完成系统体系结构的设计,讨论系统数据信息传输过程和各模块功能,采用基于Java的Spring Boot框架与My SQL数据库开发该PHM系统,并对系统中的健康状态评估和剩余使用寿命预测功能模块进行演示。
基于PHM的装甲装备保障仿真研究
这是一篇关于装备保障,PHM系统,故障诊断与预测,Agent技术的论文, 主要内容为现代军事装备在维护保养方面的支出费用不断提高,装备在部队的保养服役状态对战斗成功与否具有决定性的作用,传统的基于摩托小时(Motor)数的保障方式已经难以满足部队的实际需求,因此需要一套科学智能的保障系统对装备保障工作提供决策支持。随着科学技术的发展,传感器的测量精度逐步提高,嵌入式设备的计算能力不断增强,这为预测和健康管理系统(Prognostics and Health Management,PHM)的研制和推广提供了硬件支撑。PHM是装备生命周期状态监测的关键,PHM系统中的故障诊断算法和故障预测模型以及根据具体装备设计方案,从综合使用角度对PHM绩效指标体系取值进行决策优化是本文的研究重点。本文的主要内容包括:(1)分别对PHM系统中的故障诊断模型和故障预测模型进行研究。在故障诊断模型方面,使用故障树分析法对典型装备发动机故障进行分析,找到故障相应的传感器。使用PCA+BP神经网络模型,根据历史故障数据及装备发动机运行产生的传感器数据进行实时故障诊断;在故障预测方面,提出了基于二次指数平滑的装备传感器预测算法,并使用某发动机轴承振动信号进行了验证,信号预测的准确率在98%以上。(2)为了提高PHM系统的效率和精度,使用数字孪生技术(digital twin,DT)将物理实体与虚拟模型进行数据融合。充分利用DT的相互作用机理和融合数据,结合装备使用特性,使用装甲装备的五维数字孪生技术驱动PHM系统。以某装备发动机为例,使用Agent技术对DT模型中装甲装备发动机的复杂系统结构和装甲装备的等待、训练以及维修等物理行为进行刻画。针对PHM系统的可靠性和指标参数优化问题,通过基于禁忌搜索算法的Optimization实验,综合装甲装备完好性、任务成功性等系统权衡指标优化了PHM整体指标参数,利用仿真实验验证了系统的有效性和合理性。(3)基于开源大数据框架开发了装甲装备PHM保障仿真大数据系统平台,利用Java EE技术和SSM框架搭建一个B/S模式的平台,实现装备数据的操作、装备运行监测、仿真结果展示等界面,同时还使用Hadoop+Spark的大数据框架技术实现数据的存储与应用,仿真部分使用Agent方法进行离散建模,通过仿真计算实现装甲装备保障的指标优化、可视化分析、装备保障能力评估等功能。
采煤机摇臂油液在线监测试验台构建及智能诊断方法研究
这是一篇关于采煤机摇臂,油液在线监测,PHM系统,模糊BP神经网络,多元LSTM预测模型的论文, 主要内容为采煤机是煤矿综采工作面中的重要设备,摇臂是采煤机中故障率最高的部件。采用油液在线监测技术获取摇臂的润滑和磨损状态,能够有效提高采煤机摇臂的工作可靠性。本文针对采煤机摇臂的传动结构及润滑系统,构建了油液在线监测试验台,并开展了故障预测和健康管理(PHM)的研究,主要包括工况模拟、状态感知、数据采集、故障诊断与预测、以及健康管理等内容。通过分析采煤机摇臂井下作业的恶劣工况条件、传动结构组成以及典型故障,确定了本文需要研究的油液参数为粘度、水分、介电常数、密度和磨粒浓度,建立了摇臂典型故障与油液参数变化之间的联系。通过对润滑油理化参数的分析,得出了润滑油各参数之间的相互影响关系。通过对磨粒浓度变化规律的分析,探究了磨粒浓度与设备磨损程度之间联系。基于采煤机摇臂工况模拟试验台,设计了油液在线监测装置。通过对取样管路设计和取样泵选型,完成了对油液取样模块的设计;通过对油液传感器选型和标定,以及对传感器安装阀块的设计,完成了油液检测模块的设计;通过对数据采集仪和信号传输方案的设计以及Modbus协议的配置,完成了数据采集与转换模块的设计。通过将上述三个模块进行集成,完成了油液在线监测系统硬件部分的设计。设计了采煤机摇臂油液在线监测PHM系统的架构组成。通过对状态监测部分的设计,实现了数据预处理和阈值报警功能;通过对基于多元LSTM模型的油液参数预测模型和基于MCS改进的模糊BP神经网络模型的构建,并使用采煤机摇臂实测数据进行模型的性能验证,实现了故障预测和故障诊断的功能;通过对健康管理所需数据库结构的设计,实现了维修自动决策的功能。对采煤机摇臂油液在线监测PHM系统进行了软件的开发设计与功能测试。基于对上位机软件功能需求的分析,进行了软件模块的划分、软件总体框架的设计,以及软件开发工具的选择;通过对软件界面和具体功能的设计,完成了软件的整体开发;利用摇臂工况模拟试验台的测试数据,验证了软件的诊断功能和稳定性。本论文共有图70幅,表31个,参考文献83篇。
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