一种生成不完备诊断模型的方法

利用在线生成模型方法解决因建模不完备而产生的系统不可诊断问题. 该方法通过离线建立的可扩展模型和确定可诊断性时得到的最大观测长度, 在线判定是否存在不完备行为; 根据在线运行的历史数据和观测时间确定不完备行为并进行分类, 重新定义诊断模型并生成诊断; 取消了完备性假设, 当系统中存在未定义行为时, 可得到诊断结果而非盲目扩展, 因此建模过程中进一步减少了设备依赖性.     

离散事件系统故障的极小观测序列

为了提高可诊断离散事件系统故障的在线诊断效率,本文从判定故障发生的可观测事件的角度,提出了故障极小观测序列方法.文中选取有限状态自动机对离散事件系统进行建模.首先,在离线状态下,建立系统的故障模型,以排除对于判定系统故障无关的路径.然后,根据故障模型进一步建立判定系统故障的极小观测序列模型.当离散事件系统在线诊断时,仅需将逐步增加的在线观测事件序列与故障的极小观测序列模型进行比对.若能找到满足该模型的任何一条路径,则说明路径终止状态上故障标签对应的系统故障发生;否则,说明系统无故障发生.文中对可诊断离散事件系统进行实验对比,通过故障的极小观测序列模型能尽快判定有无故障发生,以及发生了哪些故障.该模型能有效地缩小系统在线诊断的时间,提高系统在线诊断的效率.     

一种模型不完备条件下的诊断方法

基于模型的诊断研究的主要问题是:在已知模型的前提下,对于产生非常行为的系统通过逻辑推理的方法找到那些能解释这种非正常行为的故障部件.但对于模型不完备的系统诊断问题的讨论很少,本文首次提出了借助其他系统进行辅助诊断的思想,在此基础上提出了一种针对模型不完备条件下的诊断方法,使得经典的诊断方法对于模型的依赖程度有所降低,从而解决了模型不完备给诊断问题所带来的困难.最后将这种方法和模型完备时的诊断效果做了比较.     

基于综合建模方法的铅锌烧结块成分预测

针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型.该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测.在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%.     

飞行器电源系统在线实时健康管理

飞行器电源系统在线实时健康管理需解决观测信息不确定性、任务完成时限性的问题,针对此问题,总结国内外最新健康管理算法,研究贝叶斯网络、编译贝叶斯网络,提出飞行器电源系统在线实时健康管理方法。首先基于系统结构模型,采用面向对象方法构建贝叶斯网络健康模型,然后通过全局消元算法对构建的贝叶斯网络健康模型进行离线编译,所得到的运算电路健康模型则可在线实时计算系统健康状态的后验概率。实验结果表明:与贝叶斯网络健康模型相比,运算电路健康模型在观测信息不确定性的情况下,不仅能够高精度在线实时诊断飞行器电源系统故障,也可以有效满足其健康管理严格时限性要求。     

基于组件逻辑结构关系的故障诊断方法

提出一种利用组件逻辑结构关系直接求解所有最小诊断的方法。该方法将系统的最小诊断求解分解为离线建立规则和在线确定诊断两个步骤,方法的本质属于溯因诊断。以Poly-box系统为例验证了方法的正确性,同时对方法的诊断解的完备性、可采纳性、重用性进行了分析说明。针对方法中的规则建立效率低下的问题,提出了两点改进措施,并仍以Poly-box系统为例进行了对比验证,结果表明,改进的方法提升了诊断规则的建立效率。     

基于随机森林的大迎角非线性非定常气动建模方法

提出了一种新的大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模方法.传统的依据物理机理分析、实验观测等来建立飞机气动系数与飞行状态之间的建模方法在大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模中存在着局限性,导致模型精度不高,针对这个问题,提出了随机森林建模方法.根据风洞中飞机大迎角俯仰机动的特点,结合随机森林模型的原理,确定了与大迎角随机森林模型相关的输入特征,通过误差分析实验确定了随机森林模型中决策树个数和内部节点随机选择属性个数等关键参数的取值,利用F-18缩比模型在低速风洞中实验数据进行实验,结果表明,与经典的多项式模型相比所建立的随机森林模型得到的预测结果与真实数据之间的误差更小.      

在离散事件系统中寻找诊断路径的方法

利用简单的编码理论提出一种在离散事件系统的故障诊断中快速找到诊断路径的方法.该方法通过状态编码,降低了在离散事件系统诊断同步过程中的时间复杂度,消减了诊断路径冗余.能够在给定的观测集合上快速提取诊断路径,更适合实际观测事件较少的系统.在模型完备假设下,除首次根据观测集合进行诊断需要指数级时间外,后续观测诊断时间降低到多项式级.实验验证了方法的有效性.     

新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法

为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.     

Lorenz系统昆沌解序列可预报性的统计检验

利用Lorenz简化热对流模式产生了吸引子区域内的混沌解序列,对截取的序列进行了平稳性和正态性检验.按照3种情形分别选取样本,并应用统计预报中的ARMA模型、多元线性回归模型、多项式回归模型和均值生成函数模型等作出预报.比较分析表明所选取方程组产生的混沌解序列,呈现非周期、非平稳、非正态特性等极不规则的分布,导致几种统计模型对于两个不稳定平衡状态间的不确定的突变情形基本失去了预报能力,系统行为几乎无法预测,其根本原因在于系统的混沌特性.但在某一不稳定平衡状态内,序列段呈现振幅不断放大的准周期振荡,具有一定的规律性,几种统计模型预报的效果较好,说明在应用统计方法进行预报的前提下,系统行为存在着局部时段的有限的可预报性.     

基于局部时空模式的体育视频行为识别

针对视频行为识别中由于目标相互遮挡及环境背景的复杂性等因素进行多目标跟踪存在的问题, 提出一种将局部模式活跃度判别模型用于视频中活跃个体的检测和定位方法, 解决了基于轨迹方法中由于遮挡导致轨迹提取不完整或背景过于复杂等因素导致的识别准确度较低的问题. 将该模型分别应用在2012年欧洲杯足球赛和2013—2014赛季西班牙甲级足球联赛38场比赛关联进球事件的视频段上, 得到平均准确率为91.3%的较好结果. 实验结果验证了该方法对视频中目标物行为识别具有较高的准确性和实用性.     

Study on Behavior Model in Open Architecture CNC System

Since a CNC controller has different real-time require-ments in difference levels,proper methods for dynamicmodeling must be employed when a CNC controller isdesigned.Based on behavior model in this paper,a newdynamic modeling method is given and used to analyzethe life cycle of application objects and their interactionsin an open architecture CNC controller modeling.Be-sides,the paper develop a solution how to realize recon-figurable structures in CNC systems and seamless con-nection between fuuction modules and system.     

软件人情感控制广义模型

借鉴大系统控制论中广义模型化方法,建立了软件人情感控制的广义模型. 提出了行为受理智和情感共同控制的观点. 从功能上将软件人情感控制模型划分为感觉模型、思维模型和行为模型,并给出了感觉模型、思维模型、行为模型三者之间的关系模型以及思维模型和行为模型两者之间的关系模型.     

基于特征模型的电力系统在线动态等效建模

针对现有基于元件机理进行动态等效建模可能导致模型结构复杂及参数辨识难度大的问题,在对电网进行分层分区建模时,引入模型结构简单、工程实现容易的特征建模方法,对下层电网(或区域电网)进行在线的动态等效建模。通过理论分析和仿真对比,确定了特征模型的输入量为电压,输出量为电流实部、虚部；针对实际电网运行工况随时发生变化的问题,当元件机理模型发生慢时变时,采用递推最小二乘算法辨识特征模型的慢时变参数。算例结果表明,该模型拟合误差小且参数平稳性高。     

基于Optimized-AG的节点攻击路径预测方法

针对传统攻击图中因对节点分析考虑不全面而导致的攻击路径预测不准确问题, 提出一种基于攻击图攻击行为分析的攻击路径预测方法. 先通过节点攻击距离权重对传统的攻击图进行优化, 决策出可能的攻击路径, 并计算其路径的节点攻击行为成本, 然后基于估计函数判断出优先考虑的攻击路径. 实验结果表明, 该方法有效消除了攻击图路径冗余, 能筛选出可靠的攻击路径, 提高了攻击图攻击路径预测的准确性.     

颗粒流体两相流模拟方法的讨论和展望

根据建立模型时对系统分解方法的不同,将颗粒流体两相流模型分为双介质模型和两相模型两类。通过分析颗粒流体两相流的流动特性和两类模型的优缺点,提出了结合两类模型的模拟方法,即:用两相模型分析系统的不均匀结构、操作模式和流域转换,用双介质模型分析均匀系统流场和动态行为,对于非均匀颗粒流体系统结合两类模型,实现对颗粒流体两相流流动特性的完整认识。     

支持大规模流数据处理的在线MapReduce数据传输机制

针对流数据规模参差不齐、 流量动态变化且突发性较强的特点, 提出一种可伸缩的动态MapReduce计算模型, 支持大规模动/静态数据在线处理. 基于Event推送方式, 利用Netty底层异步通信方式等技术, 建立在线MapReduce数据传输机制, 进一步实现其原型程序, 解决了大规模分布式计算程序的快速在线传输和数据分发等问
题, 支持流数据动态分发机制, 为动态MapReduce模型提供支撑. 与HadoopOnline系统的传统Socket管道传送方式相比, 该方法能有效提高作业之间数据的传送效率, 从而提高大规模流数据处理的实时性.     

一种组合的Web应用测试建模方法

应用Web建立一个清晰的测试模型能够帮助指导测试工作,为下一步形成测试用例,执行测试奠定基础。在分析Web应用现有测试模型的基础上,提出了一种从对象、导航行为、系统结构3个方面进行分析的建模方法,分别介绍了3种模型的建模方法及相应的测试用例生成办法,扩充了以往对象模型的关系结构,将浏览器行为的影响加入到导航行为模型中,根据控制流和数据流来反映系统结构。这种组合模型充分考虑了Web应用的特性,直观全面地反映了Web应用的各方面关系,能够有效指导测试工作。     

包含Kink效应的改进型GaN HEMTs模型

提出了一种GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）建模方法.该模型以ADS（advanced design system）中的符号定义器件SDD（symbolically defined device）为基础,结合宽带S-参数与脉冲直流测试数据,对GaN器件进行精确建模.本文所用晶体管为双指AlGaN/GaN HEMT器件,其栅长为90 nm,单指栅宽为40 μm.数据测试采用在片测试方法,在常规S参数测试和直流测试基础上,增加了脉冲直流测试,并针对测试数据体现的Kink效应和阈值电压漂移现象进行建模.研究结果表明,该模型可以准确拟合器件0~110 GHz S参数及直流特性,谐波平衡仿真显示该模型具有良好的收敛特性,可用于GaN HEMTs器件电路仿真.