MRA与GP/MP组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用

研究MRA(Multi-resolution Analysis MRA)与GP/MP(Grey prediction model/Markov prediction model)组合预测及在陀螺仪漂移预测中的应用。陀螺仪漂移是各种外界环境影响下产生的综合效果,不同的外界影响产生的漂移样本频率特征是不同的,因而不适合用单一的预测模型进行预测。用小波将陀螺漂移信号进行分解,根据各子信号的频率特征选用灰色预测模型或马尔可夫预测模型分别进行预测,还原为总的预测结果。仿真试验显示,这种组合方法比起用单一的灰色马尔可夫方法可以将精度提高一倍左右,证明了这种方法的有效性。     

一种改进的半定量仿真算法

由于基于区间的半定量仿真算法都是针对参数区间的边界值进行的，所以导致仿真精度不高，状态轨迹过宽等现象。为了克服这一缺陷，提出一种改进的半定量仿真算法。首先简述了半定量仿真算法，然后以数字区间仿真为研究对象提出了一种随机半定量仿真算法。该算法用参教的概率密度函数代替区间进行半定量仿真．首先利用参数区间以及先验知识确定概率密度函数．根据概率密度函数在一定的置信水平下产生一组随机参数值，经过处理后确定其边界值作为新区间，然后将其用于相应的半定量仿真算法。理论分析和仿真实例表明，改进的半定量仿真算法的仿真精度高于传统半定量仿真算法。     

多级质量管理中的信息传输

针对质量信息系统中的信息可靠传输问题提出了一种主从式微机通信网、文中给出了该网络的协议及其层次结构，设计了主站及节点服务器，并分析了数据链路出错及恢复等问题。     

基于高斯隶属函数的模糊定性仿真

通过分析发现模糊定性仿真系统存在两个缺陷,即模糊子集距离定义和相似原理的不完善。这两个缺陷存在的根本原因是采用了四元数表示的模糊定量空间。用高斯隶属函数代替梯形隶属函数研究模糊定性仿真,并对模糊子集的距离定义以及相似原理作了改进。在FuSim的基础上,给出了到达时间、持续时间的具体表达式并用于时间过滤。仿真实例证明了此算法的有效性。     

在实验型通识课中实施互动模式的安全教育研究

实验型通识课是以自由选课制度为前提,面向全校学生开设的实践性课程.如何保证初次(或较少)进入实验室的非理工专业学生安全、顺利地完成实验操作,对其进行针对性的安全教育势在必行.从现阶段实验型通识课程学生的构成情况、存在的安全问题出发,提出安全教育方案,探索基于网络环境下的互动模式安全教育,为高校人才培养提供一些具体可行的参考依据.     

SuperMap系统在开采沉陷预计分析中的应用

地理信息系统空间数据的获取、存储、分析、处理和显示等技术，对研究和解决有关开采沉陷的预计分析、变形监测和其防护问题是相当实用和有效的。为了充分利用现有的地理信息系统软件所具有的强大的空间分析和图形显示功能，减少开发开采沉陷预计分析系统软件的工作量和缩短其开发周期，本文首先介绍了SuperMap地理信息系统软件和将其应用到开采沉陷预计分析中的必要性和意义，然后阐述了利用SuperMap和VC 6．0进行无缝结合来实现开采沉陷预计分析系统的开发过程和方法。利用该系统实现了矿区工作面地表移动变形的动态演示、图形的绘制、空间数据的分析和损害等级的评定等。     

基于模糊分类-灰色马尔可夫的陀螺仪漂移预测

针对标准灰色马尔可夫预测模型抗干扰能力差的局限性,提出了一种基于模糊理论和灰色马尔可夫模型的预测方法。将模糊理论引入预测模型中,从分类方法上对标准灰色马尔可夫模型进行改进,该算法可以有效提高灰色马尔可夫预测模型的预测精度。将这种方法用于某型导弹陀螺仪的漂移预测中,实验证明了这种方法的有效性和可行性。     

随机冲击影响的非线性退化设备剩余寿命预测

退化设备的剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测是当前可靠性领域研究的一个热点问题。基于Wiener过程,提出一种考虑随机冲击影响的非线性退化设备RUL预测方法。首先,设备连续退化过程用一个非线性Wiener过程描述,而冲击导致退化水平突变的影响由一个复合泊松过程刻画;其次,基于所建立的退化模型和首达时间概念,推导出剩余寿命概率密度函数及其近似解析解,极大地减少了数值计算时间,并提出一种基于期望最大化算法的模型参数估计方法。数值仿真和航天锂电池实例验证表明,所提方法提高了RUL预测的准确性,对于解决存在随机冲击影响的设备RUL预测问题具有一定的理论指导意义。     

基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.     

基于退化数据的贮存设备最优检测策略

性能测试是保证设备可靠性的重要手段。早期的维护模型都是围绕定期检测展开研究，不能够很好地反映设备的实际工作情况，且数据来源大都为寿命数据，数据样本少，可信度不高。针对退化过程符合Wiener过程的设备，提出了工作前检测和定期检测相结合的维护决策模型。首先，基于Wiener过程进行退化建模，建立基于Wiener过程的退化模型,然后引入变点的概念，得到设备的寿命分布。最后，结合所提维护决策模型，确定对设备进行最优检测的间隔。