高原地区无人机气象威胁度建模与评估方法

高原地区气象条件复杂,无人机飞行威胁因素多变,本文提出一种基于贝叶斯网络的高原地区气象威胁度建模与评估方法,总结出6种对飞行安全有严重影响的气象相关因子并进行了量化分析,应用多树传播推理算法对威胁度进行建模及评估,仿真结果表明,该算法能够合理地评估复杂多变的高原气象威胁,能起到提升无人机在高原地区安全飞行率的作用。     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

液体火箭发动机的分层贝叶斯变分推理故障诊断方法

针对稀疏数据场景下,传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题,提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法. 通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验,构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条件分布估计. 对分层多项式-狄利克雷模型的先验依赖结构进行分析研究,提出一种快速准确的自组织变分推理算法. 与传统的分类模型相比,本文提出的分层多项式-狄利克雷模型在处理小数据集液体火箭发动机的故障分类中有显著的性能提高.      

基于EDP算法的股票价格预测

股票价格预测一直是金融分析领域的一个重点和难题．目前,运用智能系统对股票市场进行预测的方法已经被广泛确立．本文提出了用基于贝叶斯网络的EDP算法进行股票预测的模型,相对于传统的预测方法,具有收敛速度快的特点,根据实验的仿真结果显示,该模型对于股票价格预测效果较好．     

泰安市PM10浓度变化特征及与气象因素的关系分析

根据泰安市2004-2007年PM10浓度资料和同期气象观测资料,分析PM10浓度的时间变化特征,通过相关分析得到影响PM10浓度的主要气象因素包括降水量、风速、相对湿度和气温.分析PM10浓度与各气象要素的关系:不同等级的降水对PM10污染有一定的清除作用,小于10 mm以下降水的湿沉降作用要好于10 mm以上的降水,特别是5-10 mm降水,PM10变化量最大,冬季降雨沉降效率最高;春季PM10与风速呈正相关,其他季节则相反;相对湿度小于40%时,PM10浓度与湿度呈正相关,相对湿度大于60%时,PM10浓度与湿度呈反相关;春季PM10浓度与温度的相关性要好于其他季节.     

针织物热定型质量因素的团树传播

首先,通过研究针织物热定型过程的生产流程、机械构造,采集生产过程质量数据、工艺数据和设备状态,并分析质量数据异常的原因.然后,通过相关分析确定对热定型克质量有影响的各环节及其对应变量,建立质量因素分析拓扑结构.最后,将各变量纳入具有因果关联的网络结构中,采用基于团树传播算法的贝叶斯推理规则,利用团树间的信息传递计算出各变量对克质量的影响程度.结合某企业实例进行分析,结果表明:文中方法可实现热定型质量指标影响因素的精确定量分析.     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

气象因素对电网负荷特性影响的研究

电网运行中电网负荷受气象因素的影响显著,对于电网安全经济运行有重要影响,本论文将气象因素与电网运行负荷结合起来分析,在分析了气息因素与电网负荷特性关系的基础上,重点探讨分析了常见的气象因素,如温度、湿度、气压和风速等因素对于电网负荷特性的影响规律,对于进一步加强气象因素的监测,及保障电网安全经济运行均具有一定借鉴意义。     

气象因素对菏泽市牡丹开花的影响

分析菏泽市2003～2012年牡丹始花期与同期气象观测资料,结果发现:牡丹始花期与前期气温呈明显负相关,与降水、光照相关不显著,近10年牡丹始花期有明显提前趋势。春季气温是影响牡丹开花的主要因子,3月份气象因素对牡丹始花期影响较大。     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

土壤湿度与气象因子的关系分析

基于西昌旱地土壤湿度资料,以备选因子是否加入上一次实测值为前提,对土壤湿度和气象因子进行逐步回归分析,结果表明,在所提供的备选因子中,降水量、蒸发量、无雨日数与土壤湿度相关关系更密切;加入上一次实测值作为因子,所生成的回归方程拟合精度和预测精度均明显提高。     

质量预测及故障诊断建模过程中非线性特征提取

工业生产的质量预测及故障诊断建模过程中所涉及的特征数目大、复杂性高、非线性突出,造成了模型维数过高、时间复杂度高、计算精度下降.针对上述问题,提出了一种基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法,首先使用核主成分分析进行特征提取,再对提取出的特征用粗糙集进行约简,介绍了该方法的原理和具体实现步骤.并以某玻璃厂锡槽作业工艺为背景进行仿真实验,应用实际生产数据建立支持向量机的故障诊断模型,将应用核主成分分析、粗糙集及所提方法提取出的特征输入SVM诊断模型.对比三种方法的实验结果表明,基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法提取出的特征更优.     

Research on Satellite Fault Diagnosis and Prediction Using Multi-modal Reasoning

Diagnosis and prediction of satellite fault are more difficult than that of other equipment due to the complex structure of satellites and the presence of muhi-excite sources of satellite faults. Generally, one kind of reasoning model can only diagnose and predict one kind of satellite faults. In this paper the author introduces an application of a new method using multi-modal reasoning to diagnose and predict satellite faults. The method has been used in the development of knowledge-based satellite fault diagnosis and recovery system (KSFDRS) successfully. It is shown that the method is effective.     

基于小波降噪和EMD方法的风力发电系统齿轮箱故障诊断

将小波降噪和经验模态分解相结合,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断的方法。先对齿轮故障振动信号进行小波降噪预处理,再进行经验模态分解,对包含故障特征的固有模态函数用Hilbert变换得到包络谱,通过对包络信号做功率谱分析,提取故障特征频率,与未降噪信号处理的结果进行比较,降噪后诊断效果明显。     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

考虑不确定性的航空发动机燃油计量组件典型故障仿真与特征分析

燃油计量组件(fuel metering unit, FMU)是航空发动机的核心部件之一,其工作性能的优劣直接影响到发动机整体的安全性和可靠性。因此开展燃油计量组件的仿真建模和故障诊断研究,是航空发动机健康管理技术的重要内容,具有重大研究价值。以某型燃油计量组件为研究对象,基于AMESim建立其仿真模型,考虑系统工作过程中出现的不确定因素,使用基于概率的方法度量系统不确定性,进行不确定性传播。提取计量活门滑阀位移和伺服阀控制电流,建立速度增益曲线表征组件整体工作性能,针对故障特征的不确定性,基于受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线提出了故障特征评估方法,定量评价故障特征对于故障诊断的潜力。     

中国太阳能资源和环境气象因子影响分析

 太阳能资源是水电、风电之后的第三大可再生能源。在全球光伏发电中,2012 年欧洲（70 GW）占主要份额,约占全球的70%;其次是中国（8.3 GW）、意大利（7.8 GW）、美国（7.8 GW）和日本（6.9 GW）。2006 年以来,中国新增装机容量年增长速度达200%～500%,远超过国际新增装机发展速度。分析了全球和中国光伏产业发展现状及中国太阳能资源分布特征,研究了中国太阳能资源的变化特征和影响太阳能资源开发利用的气象因子的时空变化特征,探讨了其对太阳能资源开发利用的可能影响。1961-1990 年中国到达地面的太阳能呈减小趋势变化,1991-2000 年呈增加趋势变化。气象因子（如云、沙尘、雾和霾）可能影响到达地面太阳能资源情况。在中国,总云量和低云均呈北少南多形式分布;近30 年来,中国总云量略呈减少趋势变化,低云略呈增加趋势变化。沙尘天气主要发生在中国西北地区,沙尘日数呈明显的减少趋势变化。雾和霾主要发生在中国东南部区域的局部地区,近30 年来,雾日明显减少,霾日快速增加。在中国不同区域,主要影响光伏发电效率的天气现象不同,其影响程度也有所不同,变化特征也不尽相同。     

气象因子与大白菜生产的关系研究

本文通过对气象因子与大白菜生产的关系研究,认为我区从1985年到1988年大白菜欠收,甚至绝产的主要原因是:1、1985—1988年7—9月份的平均气温明显高于正常的年份0.7℃.2、1985年至1986年大白菜欠收的主要原因是由于7—9月份高温干旱引起病毒病和干烧心病的大发生所致.1987年至1988年大白菜欠收的主要原因是由于7—9月份高温多雨引起霜霉病和软腐病大发生所致,并且提出了我区生产大白菜的对策.     

气象卫星通信网的影响因素及应对办法

分析了影响卫星通信网运行的一些自然因素和干扰因素,并针对各种影响因素提出了应对办法。     

长春市PM_(10)污染特征及与气象因素的相关分析

为了研究长春市PM10污染特征以及影响PM10浓度的因素,利用长春市PM10的实时监测资料,分析长春市PM10浓度的季节变化特征和污染程度.并利用同期的气象资料,建立PM10浓度和气象因素之间的多元线性回归模型,来进行两者之间的相关分析.采用逐步回归法,建立了"最优"回归方程,分析不同季节对污染物浓度有显著影响的气象因素,从而为长春市大气污染防治和雾霾天气预测提供科学依据.结果表明,长春市PM10浓度冬季偏高、夏季偏低、春季和秋季居中,2013年全年中1、4、10月份出现了不同程度的高污染现象,日平均浓度最高值达到591μg/m3.研究发现对长春市PM10有显著影响的气象因素主要有当日平均风速和最高最低气温温差.