[发明专利]军械装备故障诊断训练方法在审

专利信息
申请号: 201410818865.9 申请日: 2014-12-25
公开(公告)号: CN104503442A 公开(公告)日: 2015-04-08
发明(设计)人: 李星新;郝建平;李浩智;叶飞;赵吉昌 申请(专利权)人: 中国人民解放军军械工程学院
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02
代理公司: 石家庄国为知识产权事务所13120 代理人: 陆林生
地址: 050003河北省*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 军械 装备 故障诊断 训练 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及程序控制系统技术领域,尤其涉及一种军械装备故障诊断训练方法。

背景技术

军械装备故障诊断是指在一定工作环境下查明导致军械装备某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态发生的部位或部件。在军械装备维修过程中,故障诊断是很重要的一环,是装备修理得以顺利完成的前提和重要保证,直接关系到后续修理工作的走向。没有良好、准确的检测与故障诊断,后续修理工作将无的放矢。因此,对维修相关人员进行故障诊断训练尤为重要。

目前,军械装备故障诊断训练面临以下四个难点:一是装备结构复杂,技术含量高,价格昂贵,无法保证训练使用装备的数量和次数。二是在进行故障排除训练时,不能任意的设置故障,导致呈现的故障现象的种类有现,使得受训人员训练受限,不能全面的对各类故障展开排故训练。三是在故障排除训练中,当故障被设置后,装备面板呈现的故障状态不够明显,使得受训人员很难查找故障现象,导致故障诊断训练无法继续进行。四是某一故障现象可能由不同种类和不同数量的故障原因引起,受训人员在进行故障排除时,很难对某一故障现象确定故障原因,这增加了训练的难度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种军械故障诊断训练方法,该方法能够解决军械装备故障诊断训练中的训练效果和训练质量问题,克服当前故障诊断面临的难题,用以提高训练效果和质量、降低训练成本、保障训练安全,缓解现有维修训练手段的不足。

为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:一种军械装备故障诊断训练方法,其特征在于包括以下步骤:

(1)建立虚拟维修训练样机;

(2)设置虚拟维修训练样机的故障诊断训练流程;

(3)对故障诊断训练流程按科目体系封装;

(4)对封装好的故障诊断训练流程进行发布;

(5)通过虚拟维修训练环境进行故障诊断训练。

进一步的技术方案在于:建立虚拟维修训练样机包括以下步骤:

(1)多种军械装备故障信息的采集和录入;

(2)三维军械装备样机仿真信息设计;

(3)构建虚拟维修训练样机。

进一步的技术方案在于:所述步骤三维军械装备样机仿真信息设计包括以下步骤:

(1)通过3DMax建模软件根据军械装备内、外部图片信息建立虚拟军械装备的模型,通过贴图材质、渲染使虚拟装备逼真模拟军械装备;

(2)通过Ngrain、Eon、Virtools虚拟软件进行虚拟装备模型的动作动画制作。

进一步的技术方案在于:所述步骤构建虚拟维修训练样机包括以下步骤:

(1)按照装备的层次结构建立虚拟样机的层次结构树信息,包含虚拟样机的系统、子系统、子单元、子部件信息,完成虚拟样机基本信息的构建;

(2)规定每一个装备部件或子系统都包含有正常状态和故障状态两类状态信息,每个部件在某一时刻处于某一具体状态下;定义每种部件正常和故障状态下的具体状态名称及其对应的参数、特征信息;可以定义每个分系统或子系统某一状态下子部件或子系统的具体对应状态信息,完成虚拟样机的状态模型信息的构建;

(3)描述复杂虚拟样机多个单元之间的功能和故障关系,样机单元输入输出与其子或同级单元输入输出之间的关系,完成虚拟样机的关联关系模型信息的构建;

(4)构建部件交互行为库,结合三维仿真动画设置每个部件的所涉及到的交互操作信息,从而构建起虚拟样机与三维仿真动画的联系;通过设置部件的操作角色、操作方式、工具设备及其使用方式,操作提示、正确反馈行为、错误信息、操作约束和状态改变信息建立部件的交互模型;每种部件可以根据操作和使用工具设备的不同和反馈形式定义不同交互行为,完成虚拟样机的交互功能模型信息。

进一步的技术方案在于:故障诊断训练流程按照GJB/Z 768A-98中故障树的形式设计。

进一步的技术方案在于:每个故障诊断树须有一个故障现象图形,至少一个检测步骤和故障原因,故障现象图形通过连线只能连接一个检测步骤图形,检测步骤图形至少连接一个故障原因图形、可以连接一个或多个检测步骤,故障原因图形为最末端不能够连接其它图形,图形由上到下的树状图形,每种图形只能按照规则连接其它图形,不能够自连。

进一步的技术方案在于:所述故障诊断训练流程按科目体系封装,以故障诊断训练数据包的形式发布,可以运用于单机版 、网络版模式的故障诊断训练,故障诊断训练数据遵循S1000D和SCORM数据标准。

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