一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

基于禁忌搜索算法的指挥控制系统网络组织优化方法

基于复杂网络的拓扑结构优化理论与禁忌搜索算法,结合指挥控制系统的特点,建立了优化最优指挥与控制系统网络结构（Command and Control Architecture Network,C2AN）模型,并以复杂网络的网络效率和网络成本分别描述C2AN中的信息传播效率及构建C2AN的资源消耗,建立优化的目标函数,通过禁忌搜索算法获得了最优的C2AN。最后通过仿真实例,分析了最优C2AN生成过程及其基本统计特征。     

基于改进粒子群算法的神经网络及其在核电站故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络以及标准PSO算法神经网络在故障诊断过程中易出现收敛速度低及易陷入局部最优点的问题,提出了一种使用改进PSO(IM-PSO)算法进行训练的神经网络。该方法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值的优点。使用该方法对核电站二回路凝给水系统的典型故障进行了诊断,诊断结果表明:该方法的性能优于传统BP算法和标准PSO算法,在复杂系统故障诊断领域具有很好的应用前景。     

基于数据融合技术的液压系统故障诊断

在分析数据融合基本概念和原理的基础上,阐述了多传感器数据融合在设备故障诊断中的应用技术,提出了将多传感器数据融合技术应用到液压系统的故障诊断方法,并应用于某车辆液压系统故障诊断实验,给出了实现计算机自动诊断的程序流程,结果表明该方法能够及时准确地提取液压系统故障特征、诊断出故障部位、找出故障原因.     

基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

基于蚁群神经网络的发射系统故障诊断

发射系统是地空导弹武器系统的重要组成部分,研究发射系统的故障诊断,可提高地空导弹武器系统的作战效能和部队的快速反应能力。BP神经网络在故障诊断方面收敛速度慢、易于陷入局部极小点。为解决上述问题,以液压系统的柱塞泵为例,提出一种蚁群算法改进BP神经网络的故障诊断的方法,优化神经网络的权值和阈值,使网络具有全局兼局部寻优能力。实验结果表明,蚁群神经网络比BP神经网络收敛速度快,运算效率高,识别能力强,并且提高了诊断的准确性和可靠性,是一种有效可行的故障诊断方法,具有良好的应用效果。     

基于非独立测试的诊断策略优化生成

诊断策略优化设计是测试性设计中的一项重要内容.实际中的测试彼此间并非独立,即测试费用依赖于测试的先后顺序,针对这一问题,提出将测试划分成不同的测试模式,规定当一个测试序列中存在模式变换时必须考虑附加的转换费用.建立了同时考虑测试费用和模式转换费用启发式评估函数,并基于该启发式评估函数设计了近似最优的搜索算法,应用案例验证了本算法.试验表明该方法有效地解决了非独立测试的诊断策略优化生成问题.     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

某型履带车辆液压助力变速操纵系统仿真

应用AMESim软件对某型履带车辆液压助力变速系统建立仿真模型，调整系统中部分参数为模型注入故障信息，对系统进行了故障仿真，获得了系统异常动态特性与系统元件故障之间的联系，为该系统的故障诊断提供了参考依据。结果证明该仿真模型可模拟实际系统的故障响应。     

基于支持向量机的故障诊断方法及其应用

提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.     

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。     

基于证据理论与多模型结合的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中单一诊断模型诊断结果模糊性与不确定性较大的不足,基于信息融合原理,提出一种结合神经网络、支持向量机(SVM)与DS证据理论的综合诊断模型。在分析了传统BP神经网络与支持向量机的缺点后,分别用改进的免疫遗传算法和粒子群算法对其进行结构优化。利用两种模型的初步诊断结果进行DS证据理论的基本概率分配(BPA),得到证据理论的两个证据体。采用DS融合算法进行决策层融合诊断,定位故障元件。仿真验证表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率,避免了单一诊断模型的偶然性与不确定性。     

决策树知识表示的多故障源搜索算法研究

在深入研究产生式规则知识表示的基础上,运用决策树知识表示方法,完成故障诊断专家系统的知识库设计,对传统的单故障源决策树搜索算法进行了改进,解决了相同故障现象的多故障源连续搜索和定位问题,提高了推理机单次故障诊断的定位率和搜索效率,缩短了故障诊断专家系统的诊断时间。     

基于多信号模型的装甲车辆电源系统诊断策略

针对装甲车辆电源系统模块失效和信号失效不统一的特点,提出了一种多信号模型的改进方法,在此基础上,通过电源系统故障模式影响分析,建立了电源系统测试性模型。基于故障熵理论,利用诊断信息量和费用优化的启发式函数,确立了系统的诊断策略。计算结果表明:该方法对诊断策略的优化是有效的。该方法对装甲车辆电源系统诊断策略的研究具有一定参考意义。     

基于代理模型的卫星系统仿真优化平台

针对既定目标,采用卫星系统进行协同观测可以最大化卫星系统的整体效能,如何对卫星系统的轨道或载荷参数设计是一个设计空间大、设计变量多的优化问题。对此,采用基于代理模型的仿真优化,通过改进广义模式搜索算法在设计空间中搜索最优解,并以此为核心设计开发卫星系统仿真优化平台。该平台集成问题建模、仿真优化和结果评估显示,为用户提供设计和改进卫星系统方案的方法和依据。采用该平台对卫星系统设计实例进行优化,通过对比发现,平台的优化结果稳定性和优化效率优于STK-Analyzer。