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1.
《江汉大学学报(自然科学版)》2021,(1):57-65
由于汽车标定系统软件难以普遍适用于不同应用场景,按照国家标准,设计了一种基于CAN协议的动力转向系统方向盘角度标定诊断软件。根据通信协议类型配置初始参数,建立诊断设备与汽车ECU之间的数据通信连接,再对汽车ECU进行数据采样并对采样数据进行分析提取,建立标定模拟数据库,通过设计标定功能函数运行程序,最终实现诊断仪标定功能。经测试运行,显示该软件可以实现预期标定功能,降低标定工作的复杂程度。 相似文献
2.
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。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%. 相似文献
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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。 相似文献
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文章提出了采用隐生灭过程研究电动汽车充电桩故障诊断的一般模型及分析方法,将状态转移仅发生在相邻状态之间的方式加以考虑,在给定规则下建立了隐生灭过程模型;利用生灭过程局部平衡方程组研究了充电桩发生故障的稳态分布,解释了稳态分布的物理意义。实验结果验证了上述理论分析的正确性,该文提出的模型和结论具有一定可行性与普适性,在一定程度上适用于诊断速度要求较高而精度要求低的其他电子设备故障诊断。 相似文献