基于状态的装备可靠度模型及其应用

为应用基于状态的装备可靠度模型,实现对装备的精确维修,采用了比例风险模型（Proportional Hazards Model,PHM）将装备的年龄信息及检测所得状态信息融入系统的风险函数中。考虑到样本包含截尾数据的情形,应用极大似然估计方法对模型中的参数进行了估计以及相应的模型检验。通过对该方法在一个实际案例中应用的详细分析,验证了方法的可行性。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

新条件下Fourier级数L~p可积性的研究

小样本多元数据分析和数据压缩、编码等是装备维修与故障分析中的常用技术,这些技术的理论研究常常归结到用函数的Fourier系数刻画可积函数类问题。研究了正弦级数和余弦级数属于Lp函数类的条件,建立了在NBVS假设条件下的判别准则,推广了已有结果。     

基于贴近度的机械设备技术状态综合评估方法

讨论了模糊逻辑方法应用于技术状态综合评估的问题,提出了基于贴近度概念的技术状态综合评估方法;介绍了专家系统开发时,基准状态集的建立、基准状态中特征参数的选择、特征参数归一化处理模型等关键技术;讨论了专家系统的运行方式和知识库扩充的基本步骤.