非接触嵌入式信息电子Agent预测技术及设备商务平台

研究了用于非接触式(Tether-free)设备性能衰退预测的嵌入式信息电子Agent(Embedded Infotronics Agent,EIA)技术.分析了如何强化小脑模型节点控制器网络(Cerebella Model Articulation Controller,CMAC)算法,并将其运用到EIA实现的关键——看门狗(Watchdog Agent)预测技术中去;在详细分析设备商务(Device-to-Business,D2B)系统的基础上,提出定制维护(Customized Maintenance,CM)概念和理论,给出了D2B技术理论在齿轮箱衰退性能研究上的架构实例,并初步验证了相关技术的可行性.随着相关研究和应用的深入推广,传统的维护领域势必会产生革命性的变化.     

改进贝叶斯判别法的矿井水源识别模型

为准确地判别矿井水源的类型以减少矿井水害的发生,提出一种改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型。通过对砂岩裂隙水、老空水、奥灰水和太灰水4类水源进行水质化验,分析选取K⁺+Na⁺,Ca²⁺, Mg²⁺,SO₄^2-,Cl^-,HCO^-₃6种水质离子作为判别指标;首先使用SPSS Statistics 24软件分析各水质离子之间的相关性,其次对各主成分进行方差贡献率分析,选取前5种水质离子作为主要水质离子,然后根据变异系数法计算主要水质离子权重,最终结合贝叶斯判别法建立水源判别模型,并将模型的预测结果与基础贝叶斯模型的结果进行对比。结果表明：利用改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型对14个待测样本进行测试,判别准确率为85.71%,相较于基础贝叶斯模型的准确率提高了21.42%,应用该判别模型的准确率得到了大幅提升;将该模型回代到26个样本中,判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析,采用改进贝叶...