C4KISR系统决策专家系统

随着人工智能技术的不断发展,为了将基于人工智能的专家系统引入到C4KISR系统,增强系统的决策支持能力,对C4KISR系统决策专家系统进行了研究,并建立了专家系统决策模型.专家系统的建立将提高C4KISR系统的作战能力.     

基于CBR的指挥自动化装备故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用基于案例推理和专家系统理论,对指挥自动化装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用CBR的优点,将提高指挥自动化装备故障诊断的正确性和效率。     

向量在中学数学中的应用

利用向量的性质、定理和公式,可以解决一些中学中的等式、不等式及求极度值等问题,用向量解题,步骤极其简单,而且推理浅显易懂,在中学数学中有着广泛的应用.     

基于Dempster-Shafer证据理论的特征融合在军用电子设备模块化故障诊断过程中的应用

军用电子设备的维修是以更换电子集成模块为主,根据这一特点,通过分析处理电子设备的故障特征信息,把一种基于D-S证据理论的算法应用于故障特征信息的融合,从而实现故障电子模块的定位.结合实例,论证了这一方法在军用电子设备模块化故障诊断中的可行性.     

基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断

着重介绍了齿轮箱故障诊断系统的实现过程和设计思想,及通过虚拟仪器开发软件LabVIEW、小波变换和神经网络技术,来实现齿轮箱故障诊断系统的核心内容,最后通过实例验证了此设计的可行性。     

改进的四陀螺冗余捷联惯组故障诊断与隔离方法

四个陀螺和四个加速度计构成的冗余捷联惯组系统,采用等价空间法——广义似然比法、最优奇偶向量法进行故障诊断与隔离时,会出现不能正确隔离出故障仪表的问题。分析后得出,存在一个余度时,等价空间法只能诊断出故障,而无法隔离故障仪表,这是由等价空间法的原理决定的。小波变换可对信号进行多尺度分析,能够准确地找出信号奇异点——幅值突变和频率突变等。基于以上问题,利用小波变换对突变信号敏感的特性,提出等价空间+小波变换的组合方法,对四陀螺冗余捷联惯组进行故障诊断与隔离。数字仿真试验证明:对于阶跃型故障,该组合方法能诊断故障并能成功进行故障隔离。     

对中国式现代化的哲学思考

党的二十大报告指出,从现在起,中国共产党的中心任务就是团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。作为马克思主义的执政党,中国共产党提出的中国式现代化,充分体现了马克思主义立场观点方法,因此,我们有必要从马克思主义哲学的视角分析理解中国式现代化,读懂中国式现代化背后的深层逻辑。     

数据与机理相结合的船用NPP破口尺寸诊断方法

用数据驱动故障诊断方法对船用核动力装置破口尺寸进行诊断时速度快,但诊断结果存在不确定性;机理模型驱动诊断方法确定性较好,但需要人为判断和输入故障类型。为此,提出了一种数据与机理相结合的船用核动力装置破口尺寸诊断方法。首先,选取BP神经网络作为数据驱动诊断方法,建立安全分析平台作为机理模型分析工具;然后,采用Matlab编写接口程序,实现了数据驱动和机理模型驱动二者耦合运行;最后,对所提方法进行了验证。结果表明：利用机理模型可验证数据驱动诊断结果的准确性,当数据驱动诊断结果不够准确时,在数据驱动诊断结果基础上采用机理模型驱动方法可诊断出更准确的破口尺寸;数据驱动与机理模型驱动相结合的船用核动力装置破口尺寸诊断方法是可行且高效的,能够实现在线快速诊断,该方法还可应用于其他类型故障诊断与分析。     

抗辐照MRAM研究进展

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler) 散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。