基于知识的歼击机起飞爬升阶段的故障诊断与报警

针对歼击机的起飞、爬升阶段 ,数据量大且复杂 ,对故障诊断要求精度高 ,实时性好 ,设计出粗集和神经网络相结合 ,分层诊断的方法 ,先定故障的类型 ,然后定故障的度 .其中在粗集诊断部分 ,提出了适合该研究对象的离散和简约方法 ,从而得到了少量但足够用的决策规则 ,使得实时诊断程序结构简单 ,实时性好 .包含诊断和报警模块的实时程序证明 ,此方法可以达到精度和实时性要求 .     

焊缝激光跟踪实时图像处理方法的研究

对焊缝激光跟踪中实时图像处理方法进行了研究．采用卷积滤波和中值滤波相结合的方法，改进了中值滤波能力和处理速度；采用Robert算子，较好地保留了激光光带的边缘．方法处理效果好，处理速度快，能够满足跟踪系统的实时性要求．     

在工业PC类微机上设计实时控制软件的一种方法

在以ＭＳ－ＤＯＳ为操作系统的工控机上设计实时控制软件，必须防止ＤＯＳ内核的重入，否则会引起程序的混乱．针对工业生产过程控制要求的多任务、实时性与ＭＳ－ＤＯＳ的单任务、弱实时性之间的差异，提出了解决该问题的一种方法．用这种方法设计了两个过程控制系统的实时软件，实际运行表明该方法可靠性高，实时性好．     

基于灰色粗集模型的汽车变速箱故障诊断方法

进一步提高灰色门限关联分析方法在汽车变速箱故障诊断中的精度并改善其决策中的不协调性。将粗集理论处理决策规则的方法与灰色系统理论在机械故障诊断决策中的应用结合起来,找出各故障的最优参数,理论分析及试验结果表明,灰色粗集模型突出了各特征参数对不同故障的作用,因而该方法提高了诊断的精度,也改善了诊断的协调性。对灰色粗集模型基于规则的故障普遍存在的诊断精度不高和决策不协调问题有所改进。     

基于粗集理论的柴油机典型故障的磨粒识别

利用铁谱技术分析柴油机的典型故障，建立柴油机的典型故障与磨粒类型的关系，在此关系的基础上，基于粗集理论确定典型故障模式识别的最优决策规则，通过试验结果验证了最优决策规则的准确，为铁谱技术的智能诊断提供了依据．     

基于瞬态分布征兆的实时诊断并行推理的研究

并行推理是提高实时诊断速度和可靠性的有效途径，根据专家经验由假设建立一个候选集，每个候选故障的行为都是由与状态相关的瞬态分布征兆序列描述的。承担着并行推理任务的各个线程，在测量序列中寻找与候选故障具有一致行为的测量集，从而动态地调整候选集确定故障类型。在诊断推理过程中，根据候选集大小，候选概率和期望后验熵来动态地调整各个线路自身的优先权，以期达到最佳的实时诊断效果。     

基于DOS系统的实时多任务控制软件设计方法研究

高精度数控系统对控制软件的实时性有很高的要求，为了满足弧焊机器人用数控焊接变位 机控制系统的实时性要求，提出了一种基于ＤＯＳ 操作系统的实时多任务控制软件的设计方法．该 设计方法通过对控制系统中各个实时任务的动态调度，提高了ＣＰＵ的利用率．实验表明，由于多 任务机制的采用，显著提高了系统的可靠性，并使控制精度得到了保证．     

基于PLC与力控的电梯安全监控系统

概述了电梯故障检测信号提取的内容，阐述了六层电梯运行状态实时监控系统的工作原理和程序设计，指出该系统故障检测功能完善、实时性好，应用面广。     

基于神经网络D-S证据理论的汽轮机转子融合诊断系统研究

船用汽轮机转子作为汽轮机做功的主要部件，易发生故障．将数据融合技术应用到其故障诊断领域，采用神经网络与D-S证据理论相结合的理论方法，建立了汽轮机的融合诊断系统，对转子的几种常见故障进行诊断，在数据级上将特征量进行分类处理，能够从多方面反映系统状态，为准确诊断故障奠定了基础，特征级上采用多神经网络的方法克服了网络收敛速度慢的缺点，再经过决策级的融合计算，提高了诊断精度．通过诊断测试及对比试验证明该系统提高了汽轮机转子故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。     

在嵌入式应用中增强Linux实时性的方法研究

在分析Linux实时性的同时,指出了将其应用于实时系统时所存在的不足,提出了一种提高Linux实时性的思想及实现方法．该方法将进入系统的所有任务按实时性要求不同分成硬实时任务、软实时任务和非实时任务三种,依次用task_struct结构中policy属性的取值SCHED_FIFO,SCHED_RR和SCHED_OTHER作为标识,把原Linux的单运行队列改为双运行队列．为严格保证硬实时任务的实时性,将其单独放在一个队列中,由指针数组的元素run_queue[0]指向,采用FIFO调度算法;软实时任务和非实时任务放在一个队列中,由指针数组的元素rurl—queue[1]指向,采用RR调度算法,通过抢占方式保证软实时任务优先于非实时任务．修改sched()函数的调度流程,使有实时性要求的任务尽可能多的得到调度机会;同时修改中断处理流程,实现可抢占式改造．达到硬实时任务可抢占软实时和非实时任务．软实时任务可抢占非实时任务的目的．     

基于C++的实时数据库的设计与实现

根据仿真系统支撑平台的实时性要求，利用动态链接库和内存映射文件建立系统运行的实时数据库，通过内存映射文件开辟共享内存区，编制一系列封装在动态链接库的接口函数来实现对共享内存区数据的操作．该方法既能实现多个进程数据的共享，又保证了实时的响应速度．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

β确定下的飞机发电机故障诊断决策约简研究

针对飞机整体驱动发电机故障诊断过程中的故障多源、诊断决策复杂的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗集模型处理诊断信息系统.利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙集的β下近似协调集的判定定理,通过确定近似分类质量γ判断β取值范围并构造下近似分布表,提出了一种决策规则中β下近似属性约简的整体驱动发电机故障诊断决策.通过实际发电机输出故障信号诊断流程约简后得到决策系统,利用粗集中右边界域的准确度和覆盖度验证该方法的有效性和小样本情况下得到决策方法的普适性.     

基于模糊神经网络的茶园拖拉机远程故障诊断系统

针对茶园拖拉机传统故障诊断对故障信息的采集存在严重滞后性的问题,提出一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的茶园拖拉机远程故障诊断系统(remote fault diagnosis system,RFDS).该方法融合模糊算法和神经网络的优点,通过对车辆运行的实时监控,远程处理车辆信息,获取车辆潜在的故障和实时故障信息,避免了传统方式需进行的大量检测,为维修争取到了更多的时间,提高了生产效率.该系统以仿真软件Carsim为基础,利用Carsim实时模拟车辆运行情况,通过训练集和测试集对算法模型进行训练和验证,结果表明:FNN诊断算法满足系统性能要求,准确率可以达到90％以上,可远程准确诊断茶园拖拉机故障.此外,RFDS技术对于车辆的开发也有重要的作用,可以在车辆的研发阶段通过远程故障诊断系统进行车辆性能评估,节省了大量的人力资源.     

函数S-粗集

利用S-粗集(singular rough sets)，提出了函数S-粗集，给出了函数S-粗集的数学结构和特性．函数S-粗集具有两类形式：函数单向S-粗集，函数双向S-粗集．提出了函数S-粗集与S-粗集的关系定理．函数S-粗集是S-粗集的一般形式，S-粗集是函数S-粗集的特例．函数S-粗集是粗集研究的一个新方向．     

基于故障字典法的雷达故障诊断技术研究

针对雷达故障诊断中被测电路单元的复杂性和多样性进行了分析研究,提出采用故障模式分类的方法。根据电路结构及特点建立故障字典,确定测前故障集,并采用基于故障事例推理的诊断方法,进行故障诊断,并给出了应用实例。该方法大大减少了测试时间和测后分析计算量,加快实时诊断能力。     

齿轮故障诊断专家系统的研究与实现

基于齿轮故障诊断方法及大量实验数据，结合齿轮故障的判据，研究并建立了适应于齿轮故障诊断特点的齿轮故障诊断专家系统．本论文根据齿轮故障产生的机理及诊断方法，采用了框架及产生式知识表示形式，设计了齿轮故障诊断的专家知识库．通过规则集与规则集之间采用有知识搜索、规则集内部采用前向推理、规则前提和结论之间采用哈希算法的有机结合来实现推理机制。从而实现齿轮的故障诊断．利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果．     

一种用于冷轧过程故障诊断的实时专家系统

设计了一个实时专家系统来完成冷轧过程的故障诊断．在知识库结构上采用一种多级、多元分配方式，并采用模糊推理的方式，提高了诊断的求解效率与实时性．     

模拟电路元件级故障可诊断性及可及点的优化选择

本文提出了模拟电路ｋ元件故障可诊的网络结构条件，对于由元件参数、容差及计算误差造成的似块相关问题提出用奇异值分解方法在故障前给出可能的模糊故障集，以提高诊断的准确性．并在此基础上为提高网络的诊断能力给出了可及点优化选择的方法．     

实时计算机系统中的语音合成技术

本文首先讨论了在实时系统中处理语音信号的一般要求及方法，然后介绍了我们研制的基于ＴＣ８８３０ＡＦ单片语音合成芯片的智能语音卡，该语音卡能满足实时计算机系统对实时性的要求．