关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

搭接式密封环及其在通用装备旋转体密封中的应用

针对装甲装备传动装置旋转体密封部位经常发生漏油的现象,在分析现有密封环失效机理的基础上设计出一种新式密封环——搭接式弹性密封环,并对其结构特点、工作原理等进行了理论分析。经台架空载和实车使用试验表明：不仅使漏油问题得到彻底地解决,而且有效地提高了修理质量,维修工效也得到明显提高。     

电子装备随机存储器通用测试算法

随机存储器在电子装备中广泛使用,对其进行有效测试是电子装备自测试与生产功能测试的主要内容。以走一测试算法为基础,设计了数据线、地址线与存储单元测试方法,可以有效检测各种类型的RAM焊接质量与器件质量,对于提高故障定位精度和减少产品的测试时间起重要作用,特别是在电子装备的自测试、生产测试和维护测试中具有很好的应用前景。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC）,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

小子样多失效模式系统可靠性竞争模型

为解决小子样多失效模式系统可靠性模型参数的估计问题,首先应用支持向量积建立小子样条件下各故障模式的规律模型,其次利用模型将各故障模式的故障数据由小子样扩充成大样本,再次采用常规的参数估算方法估算各故障模式的分布参数,最后建立多失效模式系统的可靠性竞争模型。利用所提方法,建立了小子样条件下具有两种失效模式的柴油机汽缸套可靠性竞争模型,计算结果与大样本条件下的故障预测数据吻合度较高,说明了方法的有效性。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

基于可用度的电子设备告警系统检查策略研究

针对电子设备告警系统故障具有隐蔽性的特点,考虑检查不完善的因素,运用延迟时间概念,以系统期望可用度最大为优化目标,建立了电子设备隐蔽功能故障检查优化模型。提出了优化检查间隔期的算法,并通过实际案例验证了模型的有效性。     

考虑故障影响的机构可靠性建模

对影响机构可靠性的主要因素、机构可靠性变化的基本过程以及表征机构可靠性变化的指标参数进行了分析 ,针对机构可靠性问题的特点 ,提出了基于机构输出参数的目标函数与实现函数的叠覆进行机构可靠性分析的方法以及考虑故障等级影响、对不同故障等级进行加权的机构可靠性失效判据 ,建立了与此相对应的机构可靠性分析的数学模型 ,给出了利用Monte Carlo方法对数学模型进行求解的计算流程 ,并对某实际工程问题进行了实例分析。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

Analysis of down times of jib cranes—A stochastic approach

In this paper a case study dealing with the maintenance problem of jib cranes is presented. A jib crane is viewed as a complex system whose performance is observed as a single realization over period of time. After pointing out limitations of existing stochastic models to analyze the observed realization a new family of bivariate stochastic processes is introduced. The data of jib crane is analyzed using new model and cross‐validated using part of the data set. It is noted that the new family of stochastic processes is useful to analyze bivariate data where one of the variables is finitely valued and the other is nonnegative and continuous. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 231–243, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10006