基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测

针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明：该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。     

集成模糊推理与定量仿真的故障预测系统研究

为解决传统故障诊断方法在装备维修保障方面的不足，将虚拟样机作为一种新的定量推理机制引入到故障仿真和预测领域，提出了基于虚拟样机的装备故障仿真预测模型。以某型自行火炮为研究对象，在ADAMS环境下建立了火炮虚拟样机。仿真预测过程根据用户输入的初始参量由虚拟样机获取初始状态，由基于动态模糊综合评判的预测方法生成候选故障集，虚拟样机结合知识库确认实际发生的故障并找出相应的故障原因和故障部件。虚拟样机的仿真结果和相关的预测实例验证了模型的有效性，表明基于上述模型的故障仿真预测系统可以获得较高的预测精度，能够满足装备预知维修保障的需求。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

基于修正高维云的故障映射模型

故障预测需要完成从状态空间到趋势空间再到故障空间的两个映射过程。为使后一个映射结果更为准确,在借鉴多元正态分布理论的基础上,提出了一种基于修正高维云的故障映射模型。采用能够描述论域相关程度的协熵和协超熵来代替原来的熵和超熵,从而更好地解决了多论域之间的相关性问题。利用修正高维云发生器组成的多规则推理系统建立故障映射模型,将趋势预测数据准确映射到故障空间,得到最终故障预测结果。为验证方法的有效性,针对飞机操纵面损伤故障进行了仿真和分析,仿真结果充分表明所提出的模型具有较高的映射精度和效率。     

基于贝叶斯网络的复杂系统故障预测

针对复杂电子系统信号具有不确定性的特点,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测模型。该模型通过对连续的信号特征进行量化处理,利用专家知识结合信号建立贝叶斯网络结构;对不同样本采用不同算法来进行网络学习,采用概率推理定量估计信号的区间预测概率,从而建立一个可推理的预测模型。将该方法应用于电源系统进行故障预测,针对不同数据样本进行实验,结果验证具有较高的区间预测率,为复杂系统的故障预测提供了新手段。     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

电子设备健康状态评估与故障预测方法

针对电子设备的健康性能退化问题,提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semi Markov model, HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先,在有监督邻域保持投影(supervised neighborhood preserving projection, SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为HSMM的输入进行训练|其次,建立了电子设备健康评估与故障预测模型,该模型用Kullback Leibler (KL)距离来衡量故障程度,实现设备退化程度的评估,又可根据各状态驻留时间,预测出设备故障发生的时间。最后,将该方法应用于某型导弹电子设备的健康评估与故障预测,验证其有效性。     

基于独立源分析的过程监测及故障诊断方法

多元统计过程控制(MSPC)要求观测数据服从正态分布,而实际的工业过程数据大都不满足正态分布条件。独立源分析(ICA)是近几年才发展起来的一种新的统计方法,可以克服对数据分布的依赖。为此以ICA算法为核心,引入一种新型的过程监测及故障诊断方法。应用ICA提取独立源,利用I2图,Ie2图和SPE图进行故障检测,将变量重构图用于诊断故障。以三水箱系统为背景进行的实验研究,验证了该方法的有效性。     

基于暂态挖掘的非线性时间序列故障预报

针对实际工程系统故障建模困难、现有故障预报方法实时性差的问题.从一类挖掘的角度,设计了一种基于一类支持向量机的时间序列暂态挖掘算法,提出了一种既不需要系统近似模型也不需要故障训练数据和先验知识的直接故障预报方法.在系统运行的同时实现学习和预报.提高了实时性.同时该方法简单易用,克服了传统方法在预报故障前需要预测系统未来状态的缺点.具有很强的应用意义.以釜式反应嚣为对象进行的仿真实验证明了方法的有效性.     

基于多信号流图的测试性验证试验样本选取方法

为设计优化的测试性验证试验方案,提出了故障样本优选算法.本算法介绍了多信号流图模型的形式化定义和建模步骤,利用其描述故障与测试间因果依赖关系,建立了故障-测试相关矩阵和故障-故障相关矩阵.在考虑充分覆盖的约束条件下,以试验费用小为优化目标,提出了最小故障样本集和每个故障样本数的选取方法.案例验证结果表明,该方法分析设计的试验方案节省了试验费用.     

网络故障预测与健康管理关键技术综述

分析了故障预测与健康管理(PHM)技术在网络维护保障中的重要意义,重点讨论了当前网络PHM所采用的关键技术的研究现状,包括网络管理机制、健康评估、故障预测、故障定位、故障识别以及健康管理等.总结了目前网络PHM关键技术存在的问题, 展望了未来发展的趋势,并以此为基础提出了基于移动代理(MA)的分层分布式PHM体系结构和综合型PHM管理框架.     

故障预测与健康管理系统研究和应用现状综述

基于视情维修开放体系结构的PHM系统框架,分析了国外尤其是美国在航空航天、国防军事以及工业等领域已逐步开始得到应用的各种PHM系统及其应用技术和方法,主要包括传感器应用、数据传输、故障预测、自动推理决策以及接口等。最后总结了包括基于故障物理模型方法在内的可用于构建电子产品PHM系统的三种方法的研究和应用现状。     

基于可用度模型的故障预测与健康管理方法

为了将故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术应用到工程实践中,提出了基于可用度模型的PHM方法。首先通过广义随机Petri网(generalized stochastic Petri nets, GSPN)和连续马尔科夫链(continuous time Markov chain, CTMC)建立基本单元的软硬件可用度模型和健康状态转换图,通过求解微分方程得到基本单元软硬件的可用度数值。然后综合软硬件之间的故障相关性建立基本单元的完整可用度模型,并利用事件调度仿真机制得到其可用度的解。最后将基本单元故障模型同通用的可修系统稳态可用度模型对比,得到“可用度-故障率-维修率”形式的PHM计算模型,并以此作为工程应用中PHM分析的有效手段。     

复杂系统计算机建模初探

探索复杂系统建模的方法论、计算机建模过程及可使用的建模软件。复杂系统建模的方法论可以是整体模型法;计算机建模可使用原型法;建模软件可使用支持整体模型法和原型建模过程的元模型软件。元模型软件支持对未知领域的探索和构造新的模型形式。提出电子数据表是适于众多领域建模的元模型软件。简要分析了元模型软件的产生和构建。为提高复杂系统建模的有效性,应该重视对元模型软件的使用、分析和归纳。     

Pulse-to-pulse periodic signal sorting features and feature extraction in radar emitter pulse sequences

A novel class of periodically changing features hidden in radar pulse sequence environment, named G features, is proposed. Combining fractal theory and Hilbert-Huang transform, the features are extracted using changing characteristics of pulse parameters in radar emitter signals. The features can be applied in modern complex electronic warfare environment to address the issue of signal sorting when radar emitter pulse signal parameters severely or even completely overlap. Experiment results show that the proposed feature class and feature extraction method can discriminate periodically changing pulse sequence signal sorting features from radar pulse signal flow with complex variant features, therefore provide a new methodology for signal sorting.     

GO 法在铁路客车电子防滑器仿真综合试验系统可靠性分析中的应用研究

提出应用GO法进行铁路客车电子防滑器仿真综合试验系统可靠性分析.应用文中方法,系统中各个测试系统的可用度、失效率等可靠性特征量可以直接由GO图计算,并解决了有共有信号时可靠性特征量计算的实际问题.给出了整机性能测试系统GO法应用实例.结果表明,在可修系统的可靠性分析中,GO法是十分简便而有效的可靠性分析方法.     

Three aspects on solving queuing service system in Shanghai world expo

This paper analyzes the queuing problem that was experienced during the Shanghai World Expo of2010.The queuing problem will be discussed at three levels.The three levels include the physical,psychological,and social aspects of the queuing problem.The collective behavior of visitors is studied through analyzing the information from the different sources,such as,the network of electronic eyes,the evaluation platform based on mobile phone system and the Internet.A hybrid information network technology is implemented.Based on the Wuli-Shili-Renli(WSR) system methodology,a new theoretical analysis framework for the queuing problem is proposed.     

A design for environment methodology for evaluation and improvement of derivative consumer electronic product development

Increasing environmental awareness and stringent environmental regulations have motivated many companies to incorporate ecodesign into product development.To assist companies to address the challenge,this research presents a design for environment(DfE) methodology to evaluate and improve derivative consumer electronic product development using a back-propagation neural network(BPNN) model and a technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS) method.Based on use of a BPNN,the life cycle assessment(LCA) models are developed to estimate quantities of hazardous chemical substances and energy consumption for a derivative consumer electronic product throughout the product life cycle.A performance evaluation and improvement model for DfE is then devised based on the TOPSIS method to analyze the ecodesign performance and provide concrete improvement strategies.With the aforementioned analysis of environmental performance,an enterprise can profoundly understand and significantly enhance the relative DfE performance of a new product compared to the similar competitive products.Finally,we apply an optical mouse development project as a case to elaborate and demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.These analytical results can let us understand the DfE performance ranking and acquire the maximum reduced quantity of each DfE criterion for each module of a new product.Meanwhile,to enhance the green competitiveness of the new product,we recommend that the engineers should decrease the area of the circuit board of the new product.In addition,the material of the USB cable for the new product should be switched from the PVC material to the PE material.     

基于多尺度LSTM预测模型研究

航空发动机剩余寿命（remaining useful life,RUL）预测是设备故障预测与健康管理（prognostics and health management,PHM）的核心问题。针对发动机数据维度高、滞后性强和复杂度高等挑战,提出了一种基于自训练权重的多尺度注意力双向长短期记忆神经网络模型。通过不同尺度的双向长短期记忆神经网络（bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM）提取多尺度特征;提出一种基于自训练权重的融合算法,通过引入注意力机制进行不同尺度的特征筛选,以提高预测精度。将各模型在NASA的C-MAPSS数据集上进行实验对比,结果证明,所提出预测模型在准确率和均方根误差指标上均有所提升。     

组合市场中消费者联盟形成及多方博弈的研究

关注电子商务的进一步发展,研究组合贸易中的消费者联盟形成及多方博弈问题.在给出一种多Agent中介系统控制的组合市场模型的基础上,使用群集分析方法对组合市场中大量消费者联盟形成过程的宏观动态特性进行仿真,通过数值仿真实验为组合市场中不同角色在贸易中所起的作用进行定量的分析,并为不同角色间的市场博弈提供定量分析的方法.