基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

高含硫气井井筒硫沉积的预测方法

近年川东气田的几口碳酸岩气井在开采过程中出现较为严重的硫沉积,有的甚至被硫堵塞停产,对这些气井的硫沉积进行精确的预测和有效的管理就显得至关重要.提出了一个新的解析模型,把硫的溶解度作为温度、压力及流态的函数,结合压力与温度的藕合,应用颗粒受力分析来预测含硫天然气开采中的气井井筒硫沉积,其预测结果与实际相符,可作为井下除硫处理、洗井作业、优化完井及开采速度等设计的基础.     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上,提出油料装备智能维修决策系统体系结构,论述模型库与知识库的构建方法,描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点,建立油料装备故障智能模糊诊断模型,论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析,以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标,构建油料装备维修策略模型,论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究,对提高油料装备维修科学化和智能化水平,加强油料装备保障力度具有重要意义。     

一种基于关联度的跳频频率预测方法

对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号频率进行较准确的预测.根据跳频频率序列的混沌特性,并基于混沌系统相空间重构思想,提出了一种基于关联度的跳频频率预测方法,以达到具有较高有效预测概率的目的.仿真实验结果表明,在一定的预测精度要求条件下,该预测方法具有较高的有效预测概率,对跳频通信对抗研究具有借鉴意义.     

移动代理的分布式系统监控模型研究与实现

提出将一种移动Agent与专家系统技术相结合的分布式网络故障诊断系统模型,该模型能够提高故障诊断效率,缩短系统响应时间,降低诊断时网络流量.提高诊断的智能性与容错性,克服了传统集中式故障诊断的诸多缺点.     

基于一元线性回归分析的舵机故障诊断算法

针对舵机的卡死、松浮和输出偏差等故障采用基于模型的方法检测.故障诊断分两步进行,首先采用等价空间法来检测是否发生故障,在检测到故障的基础上引入一元线性回归分析对故障的性质和程度进行估计,并给出了根据舵机输入输出特性选取估计参数的方法.仿真结果表明,所采用故障诊断算法的实时性、准确性较好,具有一定的工程实用价值.     

一种空中目标的不确定性威胁程度预测模型

目标威胁预测是对空态势和威胁估计的重要内容.针对空中目标飞行控制的基本特点,建立了基于经验公式的空中目标不确定性位置预测模型,进一步推导了不确定性威胁概率预测的模型和实用算法.仿真结果证明了模型的有效性,可用于多类空中目标意图推理及威胁判断.     

基于警用特种装备的智能故障诊断专家系统的设计与实现

智能故障诊断专家系统可用以实现对警用特种装备系统各子系统的状态监测和故障诊断,基于此功能阐述了警用特种装备智能故障诊断专家系统的设计原理,给出了系统的实现方法。通过自适应遗传算法的知识获取机制,介绍了其改进的自适应遗传算法原理,解决了知识获取的问题,实现了警用特种装备的状态监测和智能故障诊断。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

某型导弹故障模式自动识别系统研究

针对某型步兵战车导弹制导控制系统的维修问题,在研究了诊断对象故障特点和故障机理的基础上,运用单片机技术,电子测量技术,智能故障诊断技术,频率因子、相位因子和幅度因子相结合的分析技术以及运用在线测试和动态比较法实现了故障模式的自动判断与识别,研制了自动、快速、实时和在线检测与故障诊断设备,并详细地给出了系统故障诊断的具体实现过程。