有向无环图决策支持向量机和经验模式分解在轴承故障诊断中的应用

当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。     

Exact algorithms for scheduling multiple families of jobs on parallel machines

In many practical manufacturing environments, jobs to be processed can be divided into different families such that a setup is required whenever there is a switch from processing a job of one family to another job of a different family. The time for setup could be sequence independent or sequence dependent. We consider two particular scheduling problems relevant to such situations. In both problems, we are given a set of jobs to be processed on a set of identical parallel machines. The objective of the first problem is to minimize total weighted completion time of jobs, and that of the second problem is to minimize weighted number of tardy jobs. We propose column generation based branch and bound exact solution algorithms for the problems. Computational experiments show that the algorithms are capable of solving both problems of medium size to optimality within reasonable computational time. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 823–840, 2003.     

复杂系统使用保障测试性设计方法初探--故障设备影响分析及其应用

分析了复杂系统使用保障测试性设计方法的技术背景,系统战备状态的含义、重要性和描述方法;重点探讨了系统设备级(初始约定层次)故障设备对系统分系统战备状态影响进行分析的有效方法。并以某防空导弹武器系统为例,介绍如何利用功能分析法具体解决复杂系统使用保障测试的可测性、可控制性和可观察性等工程化设计问题。推荐一组实用的系统/分系统战备状态(正常/降级/故障)判定逻辑运算数学模型和基层级综合保障(使用保障+维修保障)计划流程图。     

“迷狂式”构思状态及成因管窥

具有强烈的思想感情和丰富的想象,是中西方诗歌的共同特点。但由于中西方历史和文化背景等方面的不同,中西方诗歌在许多方面存在差异,中西方诗人构思时的情绪状态也有差异。中国有“虚静说”,西方有“迷狂说”。西方诗人的“迷狂式”构思状态亦有其产生的原因。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于敏感性分析和准稳态假设简化详细反应机理

发展了一套基于敏感性分析和准稳态假设来简化复杂化学动力学机理系统的方法。采用等压均相反应器燃烧模型和详细化学动力学机理计算特定工况下的自燃过程。通过对详细机理计算结果的敏感性分析后删除其中的冗余组分和冗余反应,简化得到基干反应模型。再找出基干机理中反应速率较快,浓度较低的组分假定为稳态组分,使用准稳态假设方法简化得到总包反应模型。最后以甲烷燃烧的GriMech1.2详细机理为例分析得到了简化机理并计算了着火延迟时间,与详细机理所得的结果进行比较验证,得到了较好的结果。     

超精密加工机床及其新技术发展

介绍了超精密加工技术、应用背景、发展动向以及超精密加工关键技术的一些最新成果。从超精密加工技术推广应用的角度阐述了其精度目标、模块化、廉价化发展趋势 ,同时就如何发展超精密加工技术全面介绍了目前机床模块化部件、传动系统、检测环节、数控系统和环境控制等领域的最新研究水平和成果。     

面向验证的启发技术设计

采用有效的人工智能技术提高验证效率正成为解决验证复杂性的手段之一。本文针对STG（State Transition Graph）中状态枚举数据量大的问题,提出隐含遍历的状态映射策略。并根据状态存储和电路结构特征,重点研究了HASH表状态冲突处理、函数域限定、函数不相交分解和混合搜索等启发技术策略。     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。