基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

大庆长垣南部黑帝庙油层浅层气特征

大庆长垣南部黑帝庙油层发育于嫩江组第三段、第四段地层中,属松辽盆地上部含油组合.研究认为,本地区的天然气分布主要受构造和沉积控制,断层对天然气的运移起到至关重要的作用,古构造的高点地区(现在处于斜坡带)是现今天然气的有利聚集区;本区沉积相主要为三角洲前缘亚相,砂体厚度相对较小,模糊识别天然气预测显示该油层天然气呈分散状分布;但总体看,由于本区天然气埋藏很浅,容易开发,且天然气预测分布面积之总和具一定规模,因此有较好的发展前景.     

A high-level synthesis based dual-module redundancy with multi-residue detection （DMR-MRD） fault-tolerant method for on-board processing satellite communication systems

On board processing （OBP） satellite systems have obtained more and more attentions in recent years because of their high efficiency and performance.However,the OBP transponders are very sensitive to the high energy particles in the space radiation environments.Single event upset （SEU） is one of the major radiation effects,which influences the satellite reliability greatly.Triple modular redundancy （TMR） is a classic and efficient method to mask SEUs.However,TMR uses three identical modules and a comparison logic,the circuit size becomes unacceptable,especially in the resource limited environments such as OBP systems.Considering that,a new SEU-tolerant method based on residue code and high-level synthesis （HLS） is proposed,and the new method is applied to FIR filters,which are typical structures in the OBP systems.The simulation results show that,for an applicable HLS scheduling scheme,area reduction can be reduced by 48.26％ compared to TMR,while fault missing rate is 0.15％.     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

回采过断层采用深孔爆破技术的研究

介绍了3807回采工作面的地质构造情况,论述了采用深孔爆破技术解决回采工作面过断层的工艺,指出该工艺技术对于生产条件较差、岩石较多的回采工作面提高单产具有很好的借鉴作用。     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于递推规范变量分析的时变过程故障检测

由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障.     

星型网络的几种故障诊断度研究

针对星型网络的故障诊断问题,利用集合论、图论等方法对星型网络的结构特性进行研究,给出了星型互连网络在PMC故障模式下的几种诊断度,包括:一步故障诊断度,t1/t1-诊断度,局部故障诊断度。对于一个n维星型网络(n≥3),其一步故障诊断度、t1/t1-诊断度策略和局部故障诊断度分别为n-1,2n-4和n-1,这些诊断度的提出,对星型互连网络的可靠性和容错性的研究具有重要的意义。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

基于原子能量熵和CSM的配电线路故障分类方法

针对配电线路上的故障分类问题,提出了一种结合原子能量熵和连续字符串匹配(CSM)的故障分类方法.通过分析故障信号的暂态特征,利用原子分解法得到故障暂态信号的主导原子以及对故障信息进行补充的次级原子,计算原子能量熵作为故障特征量,较完备地描述了故障特征.应用CSM进行故障分类节省了智能算法故障辨识中参数选择和优化的时间,通过建立的编码规则,将故障特征进行编码,搜索故障编码库,最终确定故障类型.通过仿真研究,验证了该算法的可行性与有效性.