简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：基于多场耦合理论，推导出考虑烧蚀的电磁场一温度场耦合的物理方程。利用APDL语言编制相应程序，分析了在考虑电枢烧蚀条件下的电流密度和温度的分布状况。电枢三维烧蚀分布与IAT试验结果分布进行对比结果表明块状电枢在导轨间运动过程中，烧蚀首先发生在导轨与电枢接触面前端边缘。在仅考虑焦耳热情况下，电枢前端烧蚀分布比较一致，电枢两侧边缘差别较大；考虑烧蚀和不考虑烧蚀情况下电磁场和温度场分布存在很大不同。此研究为揭示电磁轨道炮烧蚀机理奠定理论基础。

简介：针对自行火炮变速箱工作时背景噪声非常大,测取的振动信号信噪比很低,被检信号常常淹没在背景噪声中,特征信号难以提取的问题,提出了采用小波形状与冲击信号非常相似的Morlet小波作为基小波,对变速箱振动信号进行连续小波变换,通过实例证明了此方法非常有效.

简介：设计了基于巴特沃斯数字滤波器的巴特沃斯小波及其滤波器组，并从小波的卷积型定义出发，利用零相位滤波原理实现了没有下抽样环节的具有零相位特性的巴特沃斯小波变换快速算法，成功消除滤波器的非线性相位对分解结果的影响。相对于常用正交小波滤波器组，巴特沃斯小波滤波器组不仅具有更好的频带分离特性，还可通过改变尺度参数来改变对信号的频带划分的方式，从而将原信号高频带分解在更精细的频带范围内，克服了常用正交小波滤波器组频带分离特性不够好，并总按二进方式划分频带、频率分析精度显得不足的固有缺陷。实例分析证明：巴特沃斯小波滤波器组相比于其他常用的正交小波滤波器组具有更好的频带分离特性和更强的微弱故障特征提取能力，非常适合于轴承早期故障诊断。

简介：针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测.结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律.

简介：指出了目前主客观赋权法中存在的问题,采用向量夹角余弦方法确定装备各组件损伤评估指标的权重,并综合得出了装备的损伤量化值,结合给出的应用案例,证明了该方法具有所需信息量小、主客观综合性强、评估结果易于仿真实现等优点,并可有效地避免层次分析法中,主观判断所带来的随意性和客观赋权法中权重有时与目标对应的实际重要程度相悖的问题.