故障诊断技术在武器装备维修中的应用研究获奖科研报告

故障诊断技术在武器装备维修中的应用研究获奖科研报告摘

要：伴随国家经济社会发展水平不断提升，军队武器装备体系越来越完善，功能也日渐多样化。为了进一步提升武器装备维修成效，越来越多的智能化诊断技术应用于设备维护管理工作中，取得了较好的成效。本文首先阐述了武器装备维修中故障诊断技术的应用实际情况，总结目前应用方面的不足，并着重探讨了加强故障诊断技术在武器装备维修中应用的具体措施建议等，以供参考。

关键词：武器装备维修;故障诊断;问题;应用;非线性

随着科技水平不断提升，在设备维护保养检修领域越来越多的智能化技术融入其中。在部门武器装备维修中，由于其专业装备配置精度高，功能多样化，结构比较复杂，所以增加了故障诊断难度。为了更好地提升武器装备维修故障诊断成效，需要加强日常维护保养，同时还应当结合实际积极探索更加智能化高端化的状态与故障诊断技术体系，这样才能更好地保障其功能的发挥。

一、故障诊断技术的内涵及在武器装备维修领域应用情况综述

故障诊断技术最早是在二十世纪六十年代起步开始研究的，从起先在飞机、航空航天领域进行应用探索，发展到后来逐渐在船舶、石油化工、冶金以及矿山开采、核能设备与动力设备等领域进行应用。近年来随着互联网技术的发展，人工智能、模式识别以及非线性理论、自适应理论的不断发展和技术的持续升级，在故障的鉴别诊断等方面越来越多地开展以来现代化智能技术来进行探测和评估。目前在故障诊断技术方面形成了更加系统化的理论体系，也经过不断的实践探索积累了丰富的经验。越来越多的领域应用故障诊断技术后取得了显著的成效，在设备检修费用节省等方面取得了很大的效果。

故障诊断从宏观的范畴看应当包含状态检测、故障诊断两大体系。前者主要是对设备实施检测诊断并将检测结果和相关的历史数据进行比对分析进而更好地掌握设备性能的管理技术体系。后者主要是通过对设备预计或已经发生的故障通过科学的方法来进行鉴别、诊断，从而找出发生故障的具体原因、部位、类型以及严重程度和发展趋势等，为相关人员或部门提供重要的信息参考，最大限度降低损失的技术体系。

在军队武器装备维修领域故障诊断技术水平一定程度上体现了科技发展质量。加强故障诊断有助于及时发现故障或潜在隐患，进而更好地降低风险。总结分析目前在武器装备维修领域的应用情况，还存在一些不足，主要体现在：

1.故障诊断方法在鼓掌判断等方面还存在一定的局限性。故障诊断通常会导致模型参数、结构等发生不同的变化，如何进行精准鉴别目前技术还需要不断升级。

2.故障诊断方法数据库体系需要不断优化。加强武器装备维修故障诊断需要完善数据库体系，这样可以更好地进行排查和自动化检测，但是目前在数据库体系建设方面开展力度不够。此外在非模型故障诊断方面的技术还有待进一步加强研究和探索。通常情况下尚未实现故障的直接定位，在故障的预测和精细化诊断方面还有很多需要提升的地方，这也是目前故障诊断技术的升级过程中遇到的严峻挑战。

二、武器装备维修中故障诊断技术的应用研究与前景分析

随着智能化技术的发展越来越多的非线性故障诊断技术得以应用，且在众多的领域发挥了较大的优势。在武器装备维修过程中随着设备类型日益复杂化，设备发生故障的概率不断增多，故障问题也更加繁杂，为了进一步提升故障诊断成效，越来越多的非线性故障诊断技术出现，运用非线性方式和技术对武器装备的系统等进行检验和分析，为解决线性化处理结果等提供了重要的支持。目前在武器装备维修中故障诊断技术在非线性故障诊断方面主要的方法有三种，分别为基于解析模型的诊断技术、基于知识（包含症状、定型模型）的诊断技术以及基于信号处理的诊断技术。

基于解析模式的诊断技术最初是在1971年研发出来的，还可以细分为状态诊断技术、参数诊断技术以及等价空间诊断技术三大类。基于知识的诊断技术可以细分为症状和定型模型两大类诊断技术，并且还可以分成神经网络诊断法、模糊逻辑诊断法、模式识别诊断法以及一些定性诊断法等等，基于信号处理的诊断技术还可以细分为基于小波变换、高价谱分析、主元分析、混沌与分型诊断技术等。目前这些技术都形成了相对完善的理论体系，也在武器装备维修领域进行了应用，具有广阔的发展前景。

除了上述诊断技术以外，随着技术不断升级，神经网络与分形在非线性故障诊断中应用也非常广泛。神经网络技术主要是基于故障诊断网络模型、网络学习训练算法等进行分应用，目前可以基于预测视角进行预测模型的动态构建和分析，也可以基于模式识别视角进行分类器辅助诊断，当然神经网络技术也有其自身的局限性，比如容易受到训练样本数的限制导致分析过程透明度不够，在进行诊断知识数字化的过程中会导致信息丢失等，所以通常需要和专家系统进行融合应用才能提高应用成效。

结语