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.     

杉原条的数学模型

<正>贮木场生产过程自动化,利用电子计算机控制已成为木材采运企业的一个主要发展趋势。但是,使用电子计算机进行生产过程的优化和自动化控制,必须对加工对象建立数学模型。为此,进行了数学模拟方法的探讨,以建立木材(原条)的数学模型。 由于在造材过程中,主要关注的是原条的外形,因为造材方案的确定和出材率的高低都与树木的外形相关,所以原条的数学模型要用原条(树干)外形干形母线方程来表示(见图1)。     

川西拗陷上三叠统断层封闭性研究

本文用裂缝充填物、碳氧同位素、声发射、包体均一温度测定等方法确定川西拗陷上三叠统断层形成期次,研究其与油气演化的匹配关系;用钻井、流体性质、地层压力、断层面剖面图、断裂带地面调查等多种方法和资料,综合研究该区内断层的纵向、横向及有效封闭性。并进行区域评价,指出了封闭条件差、中等、好、极好的地区,为提高勘探效益提供了直接铱据。     

杉木种子园经济效益的研究

<正>根据在福建省几个主要杉木种子园的调查,用系统的技术经济分析方法,研究了杉木生产性种子园营建与经营的费用,收益与经济效益,并划分为微观经济效益和宏观经济效益两部分分别加以研究。结果表明:现有的杉木种子园从微观上看是不合算的,但种子园的宏观经济效益很高,投资收益率高达17.98％,一元投资可带来145.91元的收益。     

青桐木虱的研究

<正>青桐木虱是青桐的重要害虫,以成、若虫刺吸为害,若虫还能分泌大量蜡絮而影响树木的光合作用和呼吸作用;5～6月蜡絮纷纷飘落,严重污染周围环境;若虫分泌蜡絮,蜜露导致煤污病发生,从而使青桐遭受双重为害。该虫在合肥一年发生3代,以卵在枝、干上越冬,第一代为重。药剂试验结果表明:以2.5％敌百虫粉剂、苏达粉、80％滴滴畏乳油、40％乐果乳油较为理想。     

应用包络解调法对西部油田旋转设备复杂故障进行诊断

针对西部油田大型旋转设备运行环境恶劣、结构复杂、故障信号中调制频率较多这一特点,采用基于Hilbert变换的包络解调方法对故障特征进行了分解,提高了故障诊断的准确性,并给出了应用实例,为西部油田设备管理与诊断提供了一种有效的途径。     

流程工业中模糊控制和故障诊断的建模及网络综合集成

研究流程工业中模糊控制和故障诊断的建模和网络综合集成．通过局域网集成系统实现各控制单元传感数据的共享以及流程生产过程的监控和报警,从而提高了制造系统的效率．提出了基于人工神经网和遗传算法的模糊控制建模方法,以及基于综合模型（人工神经网、案例、规则、对象模型）的故障诊断的建模和推理．     

分层结构故障诊断中具有容错特性的聚类算法

分层结构方法是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法．但由于电路系统中元器件的容错性问题,如直接采用一般的聚类方法,效果并不理想．因此,在构造加性模糊聚类模型的基础上,提出了一种适合电路容错特性的模糊聚类模型匹配算法．将各故障在特征空间中的容错区间作为集合,用Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离测定集合间的相似程度来决定类别．文中用一个实用电路作为例子,采用本算法对故障集进行了聚类分析,并与模糊Ｃ－划分法进行了对比分析．结果表明,该算法是有效的．     

卫星姿态测量系统的故障诊断技术

以挠性陀螺仪、红外地平仪和太阳敏感器组成的对地观测卫星的姿态测量系统为对象,研究了该系统传感器硬件故障的诊断技术．在给出系统方程的基础上,对传感器的故障作了假设,并对该系统进行基于广义简化滤波器（多重滤波器）故障诊断方法的应用．该方法利用测量系统自身的卡尔曼滤波器,故只需增加有限的计算量．结果表明,这一方法有较好的实时性和较高的故障检出率,有利于卫星姿态测量系统可靠性的提高和高精度卫星的研制．     

一种基于模糊神经网络的变压器故障检测

阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型．从传统的ＢＡＭ 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Ｈｅｂｂｉａｎ 学习律的模糊联想记忆（ＦＡＭ）,进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤．模型算法分为两个步骤：激励阶段和冲突解决阶段．试验表明,该方法精度较高,应用方便．