FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

基于agent 的分布式集成环境

本文提出了一种基于多ａｇｅｎｔ的分布式集成环境ＤＩＥＭＡ的通用框架,描述了ＤＩＥＭＡ的工作原理;提出了服务ａｇｅｎｔ和请求ａｇｅｎｔ的实现框架及其设计与实现。     

滚动轴承故障智能诊断系统的研究

本文结合“滚动轴承故障智能诊断系统”的科研课题,介绍了智能诊断系统研制过程中轴承故障特征频率的近似计算、智能诊断报警参数的确定、报警门限值的确定、趋势预测及实验诊断结果分析。     

中尺度数值天气预报模式MM5分布式并行计算

中尺度数值预报模式是进行中尺度天气预报的有效手段。中尺度模式MM5是国际上应用最广泛的中尺度预报模式之一。数值天气预报的巨大计算量和实效性要求必须通过高性能分布式并行计算来实现。分析了MM5串行算法的特点,研究了其并行算法的实现,讨论了算法的一些改进,给出了MM5模式在分布式并行巨型计算机上的测试结果。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

IQoSM: 一种支持多媒体传输 QoS 服务的框架模型

随着多媒体应用的发展 ,网络 Qo S保证问题日益突出 ,各种 Qo S服务的策略和算法也层出不穷。如何适应不同应用的特点 ,提出统一的 Qo S框架模型 ,在此基础上根据不同应用需求进行 Qo S策略变换、算法更新 ,是值得深入研究问题。文中提出一种 Qo S管理框架模型—— IQo SM ( Integrated Qo SModel)。 IQo SM模型提供完整的 Qo S管理框架结构 ;各模块相互独立 ,协调合作 ,便于开发。它独立于具体 Qo S算法、策略 ,具有高度的灵活性、可构造性 ,便于算法更新与改造。最后还给出 IQo SM在 CORBAA/ V STREAM机制上的实现设计     

导弹系统电磁兼容预测初探

基于"电磁拓扑"和"电磁屏障"概念,应用"电磁拓扑-图论混合技术"详细阐述了导弹系统的电磁拓扑描述及电磁干扰相互作用关联图,并分析了针对导弹武器系统应用电磁拓扑图论法的基本步骤。     

紧固件拆装时间预计模型

紧固件拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一,占机械产品维修作业时间的70％～80％。因此,探讨紧固件拆装作业时间的预计方法,对研究、设计机械产品的维修性,将是十分必要的。通过分析紧固件拆装作业过程,探索出了影响拆装作业时间的诸因素,并对所有的影响因素进行分析、权衡和回归,建立紧固件拆装作业时间的预计模型。将此模型在某型履带式车辆上进行了实际验证,证明了模型的正确性及通用性。     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

基于冗余的复杂体系动态适应性结构设计研究

针对复杂体系动态适应性研究所存在的问题,提出了复杂体系冗余概念和基于冗余的复杂体系动态适应性结构设计思想,讨论了基于冗余的复杂体系动态博弈设计过程及体系结构;在此基础上,根据复杂体系使命目标的执行特点及体系本身的结构特性,详细地阐述了复杂体系中的任务冗余、系统冗余和结构冗余三种冗余类型,并从冗余切换方式、冗余具体内容和冗余表现性质三个方面论述了复杂体系中各种冗余所组成的冗余体系,指出冗余体系是复杂体系适应环境的一种策略,也是复杂体系不断演化的需要和结果,并且能够为复杂体系动态适应性结构的构建及其效能评估和复杂体系的优化及改进等研究提供一定的理论指导。