基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

BitTorrent协议的Petri网建模方法研究

BitTorrent协议被大规模文件共享、视频点播等P2P应用所广泛采用,但其交互行为复杂且并发度高,难以构建规模适度的形式模型以支持高效可行的协议功能行为分析。基于着色Petri网提出一种BitTorrent协议分层建模方法,给出协议的着色Petn网层次模型,集戍模拟、状态空间分析与模型检验等方法对模型的不同抽象层进行分析。确认协议模型有效性,并验证协议行为满足协议需求。BitTorrent协议的着色Petri网层次模型不但为协议开发提供准确、直观的形式规范说明,而且便于协议行为模拟和协议属性分析,有效缓解大规模系统建模分析过程中存在的状态爆炸问题。     

基于模型的定性推理故障诊断方法研究

提出了一种基本模型的定性推理故障诊断方法 ,其基本思想是以定性推理方法为基础 ,并结合系统的模型知识进行故障诊断。首先通过建立系统部件模型的正常和故障工作模式库 ,以及用有向连接图和支路关联矩阵来建立系统的结构描述 ,然后在部件模式库中搜索满足已知条件的模式 ,来诊断出故障的部件     

基于PETRI网递阶监控器的间歇过程故障诊断

基于混杂系统理论的Petri网递阶监控器设计方法,对间歇过程的故障传播和诊断进行了研究,建立了具有两层递阶结构的Petri网故障诊断系统,上层采用赋时Petri网协调间歇时序操作步骤,下层采用混合模糊Petri网进行故障监测和诊断.针对一个实验级应用例子建立了故障传播和诊断的混合模糊Petri网模型,实验和仿真结果表明了方案的可行性和有效性.     

基于SVM的超高压直流输电系统故障诊断模型研究

针对非线性、高度可控的超高压直流输电（HVDC）系统,提出将支持向量机（SVM）用于系统的故障诊断研究中。首先利用电磁暂态仿真软件EMTDC/PSCAD建立系统模型,对常见故障进行仿真研究。为有效提取故障特征,对直流电压波形进行S变换。变换后的特征量作为SVM的输入,建立系统故障诊断模型,并比较了不同参数下的SVM模型性能。仿真结果表明SVM用于HVDC系统故障诊断是合理、有效的。     

基于粒子群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对传统神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先利用小波包技术对待诊断电路的可测点信息提取故障特征,然后使用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。在对某滤波电路进行的故障检测中,验证了该方法的可行性。     

基于模型和案例推理的混合故障诊断方法

基于模型的诊断方法描述的是系统内部结构和行为的深知识,能够轻松获取诊断知识,但计算量较大;而基于案例推理的诊断方法依靠的是历史经验,诊断效率比较高,但知识获取是其瓶颈。针对两种方法的优缺点,提出了利用基于模型的方法来实现案例知识的获取,然后通过基于案例推理的方式完成故障诊断过程的混合故障诊断方法。该方法不仅汲取了基于模型方法准确度高的优点,避免了知识获取难的问题,同时继承了基于案例推理方法的快速性,提高了诊断效率。     

周边桁架可展开天线展开过程仿真方法

提出了一种基于虚拟样机技术的可展天线展开过程分析仿真方法.利用参数化建模技术建立各零部件的参数化模型;利用有限元分析软件通过模态分析来完成各个零部件的柔性体模型;利用系统动力学分析平台ADAMS将各零部件的模型组装成系统模型;然后将自制的摩擦学行为仿真程序或其他学科行为仿真程序嵌入系统模型中,实现可展天线的虚拟样机建模和展开过程的性能分析与仿真.给出的开发步骤和实例验证了该方法的可行性.     

基于模糊层次分析法的设备状态系统量化评价新方法

设备因结构形式多样、耦合复杂、功能多元化、运行参数多等因素难以进行系统状态评价,论文在分析了设备系统功能层次结构特点基础上,运用模糊综合评价和层次分析法,提出了一种系统量化评价设备状态的方法.考虑到设备运行过程中各参数的影响,研究了设备状态及其评价层次模型,采用健康值来综合测度设备运行状态;运用层次分析法结合专家经验,研究了评价层级结构权重;采用模糊综合评价理论研究了正负指标的隶属函数构建方法,探讨了系统评价矩阵和模糊变换算子,并建立了基于模糊层次分析法的设备状态系统评价模型,计算出各子系统的健康值,以量化评价设备系统状态,从而全面掌握其系统状态.运用该方法在水泥行业中的回转窑设备进行评价分析,验证了其有效性.     

基于细胞免疫应答理论重建故障诊断智能体

借鉴生物免疫中的独特性网络调节理论，将进化的单一诊断Agent对应为免疫系统中的抗体，诊断系统中多Agent群体适应度增加量作为抗原，并依据生物系统的相似性理论，构造了诊断多智能体的细胞免疫型智能体重构控制的结构模型；提出了一种基于行为Petri网技术的工作流模型重建故障诊断智能体的算法，实现故障诊断系统中的多智能体的群体进化，自组织与突破，并给出Agent重构的非线性动力学解释。     

Research and application of hierarchical model for multiple fault diagnosis

1.INTRODUCTION Failureanalysisanddiagnosisoflarge scalesystems havereceivedconsiderableattentionduringtherecent years[1～3].Thesesystemshaveevolvedfromthepre viousonesbasedonheuristicknowledgeofsymptom faultassociationstothemorerecentonesbasedon structure,behaviorandfunctionalityofthedevice andsubsystemtobediagnosed[4].Inthecaseof complexsystem,theapplicationofmodel baseddiag nosisalgorithmsbecomescomputationallyverydiffi cultorevenintractable.Ahierarchicaldiagnosisap proachcansignificant…     

体系对抗仿真SEB组合建模方法论

体系对抗仿真已经成为武器系统作战效能评估和武器装备论证的有效手段。然而，目前缺乏对于体系对抗仿真建模方法的研究。总结了面向效能评估的导弹体系对抗仿真基本概念和特点，分析了体系对抗仿真模型描述中存在的主要问题，在此基础上，提出体系-实体-行为的分层组合描述方法，作为体系对抗仿真的建模方法，即SEB组合建模方法，并给出其参考模型和各个层次建模的参考视图．SEB组合建模方法将体系对抗仿真建模的复杂性分解到各个层次的建模当中，再通过组合形成完整的战场对抗体系模型，可以有效指导体系对抗仿真的建模工作。     

一种改进的多模型噪声辨识方法

在混合系统参数估计问题中，交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法。但是当系统机动模式较多时，模型集中的模型数目也随之增加。针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象，提出了一种改进的多模型算法，并将其应用于系统噪声辨识。它利用多扫描量测信息，采用离散优化技术，获得近似于系统的实际噪声水平的最优的子模型集。然后，利用此进行噪声估计作为结果输出。Monte Carlo仿真结果表明了新算法估计精度优于标准IMM算法。     

基于分层贝叶斯模型的稳健参数设计

针对双响应曲面模型的参数不确定性、参数之间的层次结构以及模型的异方差问题,结合分层贝叶斯建模方法提出一种新的均值-方差双响应曲面模型,并在此基础上运用所提方法实现了产品/过程的稳健参数设计。首先,建立分层贝叶斯模型,并获得参数的后验分布;其次利用Gibbs采样获得参数估计值,在此基础上构建质量损失函数,并采用遗传算法对质量损失函数进行优化求得可控因子的最佳设计水平;最后,从模型具有同方差和异方差两种情形出发,结合具体实例分别采用普通最小二乘、加权最小二乘及分层贝叶斯建立双响应曲面模型进行了比较分析,验证了所提方法的有效性。     

复杂层次模型中知识表达与推理方法研究

工程教育认证背景下的人才培养体系,是典型的复杂层次系统.采用多色集合及其元素、着色、围道矩阵和体运算等概念,建立复杂系统层次结构模型,从水平和纵向两个方向对该模型进行形式化描述,并给出复杂层次结构模型的形式化推理算法流程.基于多色集合为工程教育认证背景下的人才培养体系构建的层次结构模型,在逻辑层实现了知识自顶向下、自底向上的单向自动推理和同时向下、向上的双向自动推理,在问题的形式化描述、信息的高效率处理和程序的快速实现等方面具有明显优势.构建工程教育人才培养体系层次结构模型并提出知识的表达与推理方法,对开展工程教育专业认证工作、提高人才培养质量都具有重要意义,同时也为复杂系统模型构建及其知识推理分析提供了一种新的有效方法.     

具有差异化服务的混合对等网络性能分析

为了应对对等网络中的“搭便车”行为, 提出一个惩罚策略, 即对“搭便车”行为的请求节点和资源共享的请求节点提供差异化服务, 减少“搭便车”行为的请求节点的个人收益。使用带有两类服务台、负顾客的多重工作休假M/M/c+d排队模型对混合对等网络进行建模, 利用矩阵几何解的方法, 得到了系统的稳态分布。通过数值实验定量刻画了参数变化对系统性能的影响, 对比了请求节点的个人平均收益。实验结果显示, 无论在哪一个休假参数水平下, Ⅰ类请求节点的个人平均收益相比于Ⅱ类请求节点的个人平均收益至少高出20%。     

基于生长的等级人才系统的宏观分析

本文采用定量的模型化技术和定性的经验知识相结合的方法，基于内部生长特性，对复杂的等级人才系统进行了宏观研究，建立了系统模型，分析了人才结构的熵特性，并开发了一个实用的等级人才预测规划辅助决策系统．     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

基于广义简约梯度算法的履带车辆模型参数修正

利用多体系统动力学软件RecurDyn建立了某型高速履带车辆的多刚体动力学模型。为提高模型的准确度,首先提出履带车辆动力学模型准确度静态和动态评价指标,使模型准确度量化;然后以模型主要参数为设计变量,以评价指标为响应进行归一化参数灵敏度分析,并根据分析结果确定模型修正参数;最后利用广义简约梯度优化算法分静态和动态两种工况对模型参数进行了修正。与实测值的对比结果表明,修正后履带车辆动力学模型的准确度明显提高,证明论文提出参数修正方法的可行性和有效性。该修正方法能够有效地提高履带车辆动力学模型的准确度和仿真结果的可信度,研究成果对履带车辆动力学建模与仿真工作具有重要的参考价值。     

变截距SV模型及其在上海股市的实证

给出波动变结构的 Bayes诊断方法 ,并用上海股市的数据对它进行了实证检验 ,在此基础上建立了一类变结构随机波动模型——变截距 SV模型 ,实证分析与 Monte Carlo试验表明 ,随机波动模型的持续性参数对波动的变结构是极为敏感的