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【摘 要】本文主要介绍了装备维修中故障诊断的基本内容,即故障诊断技术的观测方式、特征提取、状态识别、状态分析和决策规划,并提出要在嵌入式、以动力学分析为基础、以解决强干扰为目的,基于神经网络理论等方向的发展趋势.
【关 键 词】装备维修故障诊断发展趋势
自从装备问世以来,人们就对于它能否正常工作产生疑问.对于运行中的装备,人们总是用手摸,以测定它的温度是否过高,振动是否过大；用
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一、故障诊断的基本内容
（一）采用合适的观测方式,在装备的合适部位,测取与装备状态有关的信号,包括信号测取、中间变换和数据采集.显然,应当以尽可能少的花费,获敬包括状态信息量最多的信号.
（二）采用合适的特征提取方法,从状态信号中提取与装备状态有关的特征信息.此时,要求特征的表达形式要简单,而其包含有关状态的信息要多.
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（三）采用合适的状态识别方法,从特征推理中识别出装备的状态,即根据所提取的特征判别装备状态有无异常,判断故障的性质,并根据此信息和其它辅助信息寻找故障源.此时,要求推理方式要简单,花费要少,而得到的结果要精确.
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（四）采用合适的状态分析方法,从特征与状态推理而识别出有关状态的发展趋势.
（五）采用合适的决策规划方法,根据故障性质和趋势,作出决策,干预装备的工作过程（包括重点监测、控制、调整、维修等）.
二、故障诊断技术的发展趋势
根据现代化武器装备的特点和科学技术的发展趋势,目前武器装备故障诊断研究的热点是嵌入式故障诊断技术,以动力学分析为基础的故障诊断技术,基于神经网络理论的故障诊断技术,以解决强干扰、多故障、多征兆、突发故障为目的的故障诊断技术等.
嵌入式故障诊断技术美国陆军已经开始实施一项使装备的维修与保障发生革命性变化的计划,这就是“陆军故障诊断改进计划”,其目标是实现预测维修.预测维修系统通过武器装备上的传感器、专家系统和无线电通信系统.提供各被保障武器装备与维修管理人员之间的实时技术保障数据联络,能在武器装备可能出现的严重故障发生之前将其诊断出来,并将信息实时传递给指挥员和维修管理中心,以预先确定所需的各种维修资源.嵌入式故障诊断是实施预测维修的关键技术,把整个故障诊断系统小型化、智能化,嵌入武器装备的关键部件的关键部位,对装备的运行状态进行实时临测,利用历史测量数据与当前测量数据,对装备未来的技术状态进行预测.
以动力学分析为基础的故障诊断技术装备运行动力学问题,是一个古老的力学问题,而实质上是一个现代科技前沿问题.目前一些大型机电一体化武器装备质量差、水平低的原因,就是未能在传统机械装备向机电体化发展中对装备整体系统的动力学特性进行研究,一般仅满足于运动、几何功能的实现.目前,在装备的故障诊断中还未涉及诊断对象的动力学本质,使得由于系统故障所引起的外部特征可能减弱、消灭或重叠,严重影响了目前各种诊断方法解决复杂的故障诊断问题.因此,今后以动力学分析为基础的故障诊断技术是解决大型武器装备故障诊断的重要途径.
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（三）以解决强干扰、多故障、多征兆、突发故障为目的的故障诊断技术
随着科学技术的发展,装备向着高速、自动、精密、重载、高效的方向发展,工作环境往往十分苛刻,因而装备的结构也日趋复杂,往往是集机、电、液,光等技术于一体,因而故障类型增多,突发故障、组合故障更为频繁地出现.
（四）基于神经网络理论的故障诊断技术
近年来神经网络理论及应用技术得到迅速发展,在故障诊断领域的应用也日趋增多.但是,神经网络在故障诊断中的应用面临的问题还很多.如为解决多故障、多征兆问题采用并行网络、组合网络网络、多层网络等时候,在网络结构模型、学习算法方面还有待向可靠、实用方面发展.
参考文献：
[1]张耀辉,装备维修技术.国防工业出版社,北京,2008.12.
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