一种武器装备智能故障定位系统技术方案

本发明专利技术涉及武器测试技术领域，尤指一种武器装备智能故障定位系统，通过集成数据采集、故障关联分析、神经网络模型和智能学习模块来提高故障定位的准确性和效率。数据采集模块收集武器装备的运行数据及历史标注判断数据，然后通过故障关联模块生成元器件故障树。故障定位模块使用构建的神经网络模型，将运行数据和历史数据转换为特征点值，计算故障类型的概率分布，从而确定最可能的故障类型和位置。智能学习模块根据元器件故障树调整权重矩阵的配置，优化损失函数，以适应故障模式的变化，并通过动态调整故障树编码矩阵以精细化故障诊断，增强了模型对新出现故障模式的适应能力，为武器装备的维护和修复提供了一种高效、智能的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及武器测试，尤指一种武器装备智能故障定位系统。

技术介绍

1、在现代武器装备的维护和故障诊断领域，随着技术的发展和作战环境的复杂性增加，传统的维护和故障诊断方法正面临越来越多的挑战。故障树分析(fta)作为一种在工业界广泛应用的成熟方法，虽然在简单或静态系统的可靠性分析中表现良好，但在面对当今日益复杂化的武器系统时，其局限性逐渐显现。传统的fta方法高度依赖于专家知识来构建故障树。这不仅意味着在构建和更新故障树时需要大量的时间和专业知识，而且当装备技术不断进步，出现新的故障模式时，现有的故障树可能很难及时更新，从而影响故障诊断的准确性。传统的fta主要针对静态系统进行分析，难以适应装备运行环境和故障模式的动态变化。在实际应用中，系统的运行状态可能会受到多种因素的影响，如环境条件变化、系统老化等，这些动态因素往往导致故障模式多样化，增加了故障诊断的难度。同时传统方法在处理和分析大规模数据时存在局限，缺乏有效的数据处理工具和算法，难以从复杂的数据中提取有用信息。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，包括：数据采集模块、故障关联模块、故障定位模块和智能学习模块，所述数据采集模块、所述故障关联模块、所述智能学习模块和所述故障定位模块依次连接，所述数据采集模块与所述故障定位模块连接；

2.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述武器装备的运行数据包括温度读数、压力值、振动数据和不同操作下电流和电压测量值。

3.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据历史标注判断数据生成元器件故障树包括：

4.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，包括：数据采集模块、故障关联模块、故障定位模块和智能学习模块，所述数据采集模块、所述故障关联模块、所述智能学习模块和所述故障定位模块依次连接，所述数据采集模块与所述故障定位模块连接；

2.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述武器装备的运行数据包括温度读数、压力值、振动数据和不同操作下电流和电压测量值。

3.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据历史标注判断数据生成元器件故障树包括：

4.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述将武器装备的运行数据和历史标注判断数据转换为特征点值进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：金俊，段莉娟，
申请(专利权)人：北京中航科电测控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：