基于改进小波包结合CS-BP的地面驱动螺杆泵故障诊断

针对目前地面驱动螺杆泵故障诊断存在效率不高、精度不足、损耗资源的问题,提出通过引入功率谱细化的思想改进小波包变换,再结合布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的诊断方法。首先,通过改进的小波变换对螺杆泵有功功率分解重构得到特征向量;其次,与瞬时流量、进口回压等参数进行归一化处理,作为BP神经网络的输出层信息;再次,使用布谷鸟搜索寻优得到BP神经网络的权值和阈值,建立CS-BP故障诊断模型;最后,应用于螺杆泵不同故障类型的诊断,并通过与目前的主流诊断方法进行诊断效果的分析比较。结果表明,对于螺杆泵不同类型故障诊断的平均精度达到95.6%,对比分析证明了所提方法的可行性与优越性。     

飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法

为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号（Electroencephalography,EEG）经独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA ）等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F1值、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F1值为84.2%,AUC值为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

避免假重传使TCP更健壮的RR-CETEN算法

许多研究表明,在高并行度和不同链接速率的无线网和卫星网中都存在包的重排序．由于重排序将导致对网络拥塞过高的估计,它大大降低了网络的TCP性能．CETEN（Cumulative Explicit Transport Error Notification）虽然解决了出错丢包对网络拥塞估计偏差的问题,但由于没有考虑无线网络下包的重排序情况,同时也使LEAST（Loss Estimations AlgorithmS for TCP）算法的丢包估计值不准确,导致出错丢包率产生偏差．为此,通过在接收方增加显式的假重传通告方案,使发送方不仅能区分丢失（出错和拥塞）的包,还能处理重排序包,提高了LEAST算法的精确度,使TCP更加健壮．试验仿真结果表明这种方法的有效性．     

轴流式压气机机匣壁面静压脉动特征研究

运用小波包分析和概率密度函数分析的方法,对某型发动机节流过程中,压气机第一级静子机匣壁面静压信号的脉动特征及概率密度函数特性进行了研究。研究发现,随着发动机工作点沿共同工作线趋近喘振边界,压气机第一级静子机匣壁面静压信号中几个特定频带内信号分量的脉动幅度增强、概率密度函数分布展宽,可以作为试验发动机节流过程中气动失稳的信号特征。     

基于协作的网络协议异常检测算法

最近跟踪发现目前现有网络协议异常检测技术只是对常见的协议进行检测,具有一定的片面性,对Do S攻击中的SYN Flooding攻击无法检测到.为了提高检测性能的实用性和实时性,应用协作式方法将基于马尔可夫链检测法和均值评估法共同实现了协议异常检测建模,分析了模型建立的过程并提出了模型系统架构.论述了在马尔可夫链的基础上建立异常检测子模型以及如何使用均值评估法建立检测模型.结果表明该模型对应用层的多种协议和传输层TCP协议进行异常检测以及对SYN Flooding攻击检测效果明显.该算法不仅具有一定的理论创新,还具有较强的实用价值.     

一种主动网络管理模型的设计与研究

在分析传统网络管理面临困难的基础之上提出了一种新型的主动网络分布式管理模型,讨论了传统网络管理中存在的问题,分析了主动网络管理体系结构与管理机制.重点研究了节点结构、Smart的组成、管理机制、包的格式、编程语言和设计目标,以及安全性.     

OBS网络中的自适应汇聚算法

根据OBS网络的特点,分析了在OBS网络边缘节点进行数据汇聚的一般原则,针对现有汇聚算法的缺陷,提出了一种在OBS网络中的边缘节点的自适应汇聚算法,并详细讨论了该算法的具体实现.该算法根据到达OBS网络边缘节点的实际速率,动态的调整数据汇聚的参数,实现了动态的调整汇聚算法的目的,从而实现了根据网络的实际状况作出积极的响应,最终达到改善整个OBS网络性能的目的.     

分组交换中基于权值动态补偿的公平调度算法

针对WFQ(Weighted Fair Queueing)和WF2Q(Worst-case Fair Weighted Fair Queueing)对某些会话欠公平的问题,通过GPS(Generalized Procesor Sharing)公平性的定义,在保证长期公平性的前提下引入了补偿模型,以优化短期公平性,提出一种新的基于权值动态补偿的分组公平调度算法CWFQ(Compensation-basedWeighted Fair Qair Queueing).该算法在考虑虚拟时间标签的选择条件下加入了最小化公平度量因子约束,记录已经服务的服务量,按会话权值有比例地对参照GPS系统的权值进行微调,使CWFQ的短期公平性得到优化.而且通过模拟调度和定理证明发现,新算法能够对会话的延迟和吞吐量提供与GPS近似的性能保证.     

基于BF的单向网络性能抽样测量技术

针对在进行网络单向性能测量时,存在抽样效率不高和报文标识均匀性差等问题,提出了一种基于BF(Bloom Filter)的单向网络性能抽样测量框架及算法,解决了在不同测量点对上从大量背景流量条件下的抽样有效性和报文标识有效性问题.仿真性能表明,待测报文抽样效率与BF理论分析值偏差为0.5%,且报文标识冲突比例仅为3.5%左右,软件实现抽样时间开销为O.1μs量级;该抽样测量技术十分适合于从大量背景流量中快速抽样出少量待测报文,从而有效地测量出诸如单向传输时延、时延抖动及单向报文丢失率等重要网络性能参数.