基于广义特征分析的模数统一测试故障隔离方法

在采用诊断专家系统的测试系统中,由于模拟和数字测试存在的差异,为了达到测试模数混合电路的目的,往往需采用不同的库结构,从而导致模数混合电路的故障诊断建库麻烦,运行繁琐。针对该问题,提出了一种基于广义特征分析的模数混合统一测试故障隔离方法。在介绍了模拟和数字电路测试的统一表述的基础上,介绍了该方法在模数混合电路单元故障诊断专家系统中的实际应用及效果。     

基于证据理论的信息融合故障诊断方法

从证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,建立了多故障特征信息融合诊断框架,并提出一种符合故障诊断特点的基本可信度分配构造方法。该方法把诊断对象看作一个信息系统,运行过程中不断产生各种信息,并将信息加工成故障特征,通过特定的诊断决策规则,得出诊断结论。给出了一个多故障信息进行故障诊断的实例,结果表明该方法能够有效的提高诊断可信度,减小诊断的不确定性。     

共振解调和小波分析在机械故障诊断中的应用

提出共振解调技术的数学模型,求解数学模型的脉冲响应,为该技术在正常低频振动中提取所夹带的微小冲击的应用提供了理论依据。介绍小波分析提取微小冲击信息在诊断轴承初始故障中的应用,通过MATLAB数字仿真和现场应用实例,取得与共振解调技术相同的应用效果,说明小波分析和共振解调技术在提取齿轮、轴承机械故障的微小冲击的应用上是非常有效的。     

甘肃地区活断层与现代构造应力场研究

从断裂的形成机制入手讨论了活断层与构造应力场的关系，利用断层资料计算了甘肃地区的主压应力方向，结果表明，主压应力为北东向，新构造应力场、现代构造应力场、地震应力场趋于一致，认为晚第三级以来，甘肃地区地壳构造应力场相对稳定，应该是印度板块与欧亚板块相互作用的结果。     

基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.     

基于虚拟样机的装备故障灵敏度分析及参数阈值获取

作为常规主战陆基武器的火炮，目前在战争中仍然起着不可替代的作用。首先分析了火炮后坐动力学过程和典型故障因素，概括了表征火炮工作性能的三个指标和工作准则。基于ADAMS建立了用于仿真火炮故障的虚拟样机模型，仿真结果与试验数据对比说明了虚拟样机建立的准确性。利用相对灵敏度分析获得各典型故障因素对火炮工作性能指标的影响程度，解决了具有不同量纲的故障因素影响性能指标的比较难题。根据火炮极限射击条件，利用虚拟样机仿真获得了典型故障参数的变化阈值，为火炮预防性维修和精确化保障奠定了基础。最后，展望了下一步工作重点和虚拟样机技术在武器装备仿真领域的应用前景。     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

熵权非均质综合指数算法及其应用

利用熵权方法可以计算非均质综合指数 ,其方法包括确定对象的集合、指标因素的集合、指标矩阵、归一化指标值、指标权重以及计算综合指数等。熵权非均质综合指数算法可将数值有差异的属性参数对非均质指数的贡献进行弱化和强化 ,即去同存异 ;熵权非均质指数的大小能定量表征储层的非均质性。利用该方法在胜坨油田坨2 1断块进行了应用 ,定量地刻划了储层的层间、层内和平面非均质性 ,取得了满意的效果     

基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法研究

针对柴油机故障特征易受到环境、载荷等因素的干扰,从而导致许多传统意义上的故障特征参数不再敏感的问题,提出了一种基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法,对一台6缸柴油机的缸盖振动信号对比了希尔伯特变换和n阶极值插值两种方法的包络线提取效果,并对其包络线进行相关分析,得到了相似系数、距离标准差以及余弦相似度等相关分析结果。研究结果表明：在传统特征参数不敏感的情况下,相关分析可以更好地反映机组的故障状态。本文研究结果可为实现柴油机故障的早期预警奠定基础。     

基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法

软件定义网络(software defined networking,SDN)的网络拓扑中,链路故障恢复目标是保证故障恢复时延在可容忍范围内、减少数据包丢失和节约交换机存储资源.现有研究方法对链路故障恢复考虑了恢复时延、数据包丢失率、网络吞吐量等因素,没有考虑数据流对网络带宽的要求及运营商/用户的一些特殊限制.为了解决以上问题,同时满足故障恢复时延要求和运营商/用户定制化需求,提出了基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法(failure recovery algorithm based on flow type in SDN data plane,FR-FT).该方法根据服务质量要求将数据流分为3类,将运营商/客户的定制化需求绑定到不同数据流上,根据对应约束条件对不同类型数据流制定不同故障恢复策略.仿真结果表明,该方法可以减少交换机流表项消耗、故障恢复时延、数据包丢失率.