面向DSP的嵌入式远程调试环境设计

针对目前DSP软件开发环境存在的不足,提出了基于GDB构建远程调试环境的方案。介绍了GDB远程调试原理,详细讨论了远程调试环境设计中关键技术——调试服务器的设计。以TMS320C674x DSP为目标平台,对方案予以实现,针对C674x DSP特有的可变长指令和超长指令字架构,描述了调试服务器相应的实现方法。实验结果表明,基于GDB构建的面向DSP的嵌入式远程调试环境能够满足DSP应用软件调试的需要。     

基于多层中转的飞行训练模拟器远程保障系统设计

随着飞行模拟训练在我国的常态化、普及化发展,模拟装备的保障压力也日益增长,为了有效缓解保障压力增长与保障力量薄弱之间的突出矛盾,提出一种基于多层中转跨网络的飞行训练模拟器远程保障系统。该系统依托现有的专用网资源建立从技术保障中心到远程模拟器的数据通道,通过在不同网段间架设中转服务器的方法为技术保障人员提供从专用网到模拟器局域网计算机的通信链路,从而辅助技术保障人员对远程模拟器进行远程保障。目前,该系统已在空军多个部队进行了部署和应用,使用结果表明,该系统的应用和推广能大大拉直模拟装备的保障路径,缩短排故时间,节省维护经费。     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

论建设城市消防远程监控系统的必要性

目前,我国城市消防远程监控系统建设工作已经全面推广,该系统在运用市场手段推进消防工作社会化,提高城市预防和抵御火灾综合能力,提高消防部队快速反应能力、单位消防安全管理水平、消防监督执法效率和消防社会化水平等方面具有十分重要的意义和作用。由于系统主要由中介组织运营,进一步规范中介组织的法律地位和责任,引入市场竞争机制,逐步拓展其服务项目,不断研发新技术从而提高系统的可靠性是当前面临和亟待解决的问题。     

运动潜体湍流尾迹的SAR遥感仿真研究

采用点源法获得密度层化海洋中运动潜体产生的速度场,使用计入海洋内部湍流对海表面毛细重力波作用的SAR遥感全谱模式,利用考虑内波混合的湍流k-ε模式,并且使用Nasmyth海洋普适谱,建立了运动潜体湍流尾迹的SAR遥感仿真模型.利用该仿真模型对Rankine卵形体的湍流尾迹进行了仿真分析,获得令人满意的结果.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力分析

利用归纳法对Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力进行了分析。分析结果表明：目前该算法＂关于征兆混淆问题＂的结论是不够准确的,除了满足一个基本互连诊断算法的抗混淆能力以外,还对W-A/W-O以及W-O/S-D-k无征兆混淆。并由证明过程得到以下结论：无W-O征兆误判的诊断算法必然不存在W-O/S-D-k征兆混淆。     

故障预测与健康管理技术的应用与发展

基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。