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某型火炮底盘传动装置检测系统软件设计

作　者: 柳方辉
导　师: 曹宗杰；张广苏
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 自行火炮 通用底盘 传动系统 人工神经网络 专家系统 故障检测
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


自行火炮是自动化程度较高的复杂武器系统,其技术保障的核心是装备的性能检测和故障诊断,而自行火炮通用底盘又是整个火炮检测和诊断的重点和难点。本文以某科研项目为背景,以自行火炮通用底盘为研究对象,运用故障诊断的典型分析算法,基于人工神经网络智能检测技术和专家系统的故障诊断和趋势预测技术,建立了故障检测和诊断模型,最后开发出相应的多功能装备综合管理软件系统,为部队装备保障体制的转变提供了理论和软件支持。论文的主要研究内容包括:(1)建立自行火炮通用底盘传动装置技术状况信息开放式的特征参量数据库,包含时域、频域的一些主要特征,可自动实现测试数据向特征空间的映射,而且特征参量库中的参量个数便于用户和后续使用过程扩展。(2)采用了多线程技术进行自行火炮通用底盘传动装置综合检测系统的软件设计。(3)综合利用时域波形分析、键相器分析、高阶统计特征参量、幅域无量纲参数、阶次比分析和频谱的三维分析可实现技术状况的跟踪检测和状态劣化趋势的分级评估。(4)在大量统计分析履带式自行火炮中(轻)型通用底盘故障数据的基础上,设计开发具有初级诊断和相关诊断功能的故障诊断专家系统,实现了自行火炮通用底盘故障数据诊断分析、维修方法定位、数据管理为一体的综合数据中心。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究的背景、科学意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-12
    1.2.1 故障智能诊断和预测技术的理论与应用研究  9-11
    1.2.2 自行火炮故障模式、影响及知识表示  11
    1.2.3 某型火炮底盘传动装置检测系统的设计  11-12
  1.3 本文主要研究内容  12-15
    1.3.1 智能诊断技术的理论与应用研究  12
    1.3.2 自行火炮传动装置故障模式、影响及知识表示  12-13
    1.3.3 故障监测系统的设计  13-15
第二章 故障检测的典型分析算法及特征参量  15-39
  2.1 时域分析  15-18
    2.1.1 时域波形分析  16
    2.1.2 键相器分析  16-18
  2.2 幅域分析  18-23
    2.2.1 简单统计特征参量  19-20
    2.2.2 高阶统计特征参量  20-21
    2.2.3 幅域无量纲特征参数  21-23
  2.3 频域分析  23-28
  2.4 阶次比分析  28-34
  2.5 频谱的三维分析  34-37
  2.6 测点的选择与参数说明  37-39
    2.6.1 测点的选取原则  37
    2.6.2 测点位置及参数说明  37-39
第三章 检测系统的总体设计  39-45
  3.1 检测系统的主要内容  39-40
  3.2 系统的主要功能  40-42
    3.2.1 状态检测系统的主要功能  40-41
    3.2.2 故障诊断专家系统的主要功能  41-42
  3.3 系统的体系结构  42-43
    3.3.1 综合检测系统体系结构  42-43
    3.3.2 故障诊断专家系统体系结构  43
  3.4 系统的数据流图  43-45
第四章 检测系统软件的设计  45-61
  4.1 编程语言与环境的选择  45
  4.2 有关数据结构  45-48
    4.2.1 索引文件结构  45-46
    4.2.2 数据文件结构  46
    4.2.3 数据结构的代码实现  46-48
  4.3 动态链接库的数据接口规范  48-52
    4.3.1 矩阵运算函数列表  48-49
    4.3.2 信号的时域特征计算函数列表  49-50
    4.3.3 信号的频域特征计算函数列表  50-52
  4.4 多线程编程技术  52-59
    4.4.1 数据采集线程  53-56
    4.4.2 数据处理线程  56-59
    4.4.3 数据存储线程  59
  4.5 诊断专家系统软件的设计  59-61
    4.5.1 装备故障信息数据库分类比较  59-60
    4.5.2 数据关联交互诊断  60
    4.5.3 局域网服务器数据库更新  60
    4.5.4 跨网络的分布式应用  60-61
第五章 应用软件的开发与使用  61-73
  5.1 软件系统的功能模块及主要界面  61
  5.2 数据采集与存储  61-66
  5.3 试验数据的分析诊断  66-70
  5.4 诊断与自学习  70-73
第六章 结束语  73-75
  6.1 工作总结  73-74
  6.2 下一步研究的方向  74-75
致谢  75-76
参考文献  76-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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