基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测

针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。     

基于测试数据的装备健康状态评估方法

针对当前装备健康状态评估方法无法反映健康状态变化过程的问题,提出了一种基于测试数据的装备健康状态评估方法。该方法通过对待测部件进行测试,观察测试数据变化规律并对比测试数据的正常范围,分别计算测试部件的基本健康度、健康度变化率和健康度变化幅度,得到了装备动态变化过程中的健康度数学模型,并建立了串联、并联系统的武器装备健康状态评估方法。利用该方法分别对某型潜射导弹发动机、伺服机构液压源的测试数据进行实例分析,结果表明该方法可准确真实反映装备健康状态的变化过程,提供使用者科学有效的故障预测和维修决策依据,更加符合装备基于状态的维修要求,提高了装备完好率和任务完成率,具有较强的可操作性。     

基于距离度量和健康指数的电子设备健康评估方法

依据监测参数对系统进行健康评估,可以了解系统在工作过程中的健康状态,并通过预防维修避免系统故障带来的安全隐患;电子设备的健康状态容易受到随机干扰的影响产生虚警从而导致不必要的维修,为此提出一种通过多参数距离度量来构建健康指数从而进行系统综合健康评估的方法;利用马氏距离对监测的多个系统性能参数时间序列进行降维,基于核函数最优分段间隔估计对数据的直方图分布进行统计,利用加权分数贡献率来构建健康指数;通过电脑的实验与仿真数据进行了验证,给出了单参数异常和多参数同时异常情况下的评估结果;研究表明,该方法不仅能对系统的健康状态进行有效的评估,而且能够降低随机突发干扰产生的虚警。     

复杂设备健康度评估方法研究综述

随着装备系统集成化、信息化程度的提高,复杂装备的工作可靠性至关重要,对其进行健康状态评估有着重要意义;健康度是对装备健康状态进行定量评估的方法,相对于分级的健康状态评估,可以更加细致地反映装备退化状况,能为装备视情维修提供准确依据,近年来得到越来越多的关注;通过对近几年国内外涉及装备健康度评估方法的相关文献整理,综述了复杂装备健康度评估研究的发展现状和相关评估方法,并从部件级和系统级两个方面对各种健康度评估方法进行了分类阐述和优缺点分析;着重指出了复杂装备在健康度评估中存在的权重问题、样本不均衡问题和健康度与故障率相关性问题;结合复杂装备特点及该领域最新研究进展,提出了未来研究思路和发展方向.     

基于BP神经网络的复杂装备核心配件健康评估

复杂装备核心配件的健康状况决定着复杂装备工作情况,因此复杂装备核心配件的健康状态评估在工业活动中具有极其迫切的需求。笔者提出了基于BP神经网络的复杂装备核心配件健康评估方法,能够快速、准确地对复杂装备核心配件的健康状况进行评估,协助工作人员根据复杂装备的核心配件健康状况做出合适的维修决策,保证了复杂装备的可靠性。     

复杂装备故障预测与健康管理系统初探

故障预测与健康管理(PHM)系统是新型维修保障模式—自主后勤保障的重要组成部分,对提高复杂装备的战备完好性和降低维修成本具有重要意义;首先介绍PHM系统基本概念及主要组成,并对在复杂装备全寿命周期实施PHM的必要性进行分析;综合论述了PHM系统实现中的关键支撑技术:基于RCM分析的方案设计、基于匹配度的健康状态评估和基于剩余寿命预测的维修决策;最后给出了PHM系统在无人机装备中的应用实例;国内外应用情况表明,PHM系统可显著提高维修保障效率并降低维修保障费用,可实现经济可承受性目标。     

基于灰色聚类的汽车健康状态评估

文中基于汽车健康管理的概念提出对汽车健康状态进行评估。汽车健康状态评估作为健康管理的重要内容具有重要的现实研究意义。汽车健康状态评估的结果可以为车主提供维修提醒,为汽车维修人员提供初步维修决策,其满足汽车健康管理的需求。汽车系统是一个灰色系统,文中采用灰色理论与聚类分析相结合的灰色聚类方法进行汽车健康状态评估,根据灰色聚类决策方法的原理,分析了汽车健康状态评估指标体系,然后使用模糊层次分析法确定各指标权重,最后利用灰色聚类方法对汽车健康状态等级进行评估。实例表明,基于灰色聚类理论建立的汽车健康状态评估模型科学合理、方便快捷,并具有很好的实用性。     

基于马尔可夫过程的健康状态评估模型

故障预测与健康管理（PHM）的思想是通过状态监测和诊断技术获取装备状态和故障信息,预测其故障发展趋势,采取更有针对性的维修措施,从而大大提高装备维修管理的精确化。对装备系统的健康状态进行评估是实施PHM的基础,研究了基于马尔可夫过程的健康评估问题,运用马尔可夫模型方法,将部件系统退化过程描述为有限状态转移过程,建立了基于马尔可夫的健康状态评估模型,对PHM系统进行评估并对剩余寿命进行预测,最后进行了案例分析,验证了模型的可行性。     

基于状态监测的装备保障特性评估系统研究

装备保障特性评估,是评定保障性目标的重要监督方法,状态监测是及时获取并掌握装备状态,支撑保障特性评估的重要在线手段。状态监测与保障特性评估可以实时或周期性的对装备运行状态进行监控和评估,预测装备的衰退趋势以及最佳维修时机。基于状态监测的岸防装备保障特性评估系统,通过研究岸防装备状态监测与评估体系,设计状态监测、健康管理与评估系统,支撑岸防装备保障特性评估技术研究与验证,并以某部队岸防装备为对象验证了系统的有效性,可对岸防装备的状态掌控,以及保障特性的及时、准确的评价和判定提供有效支撑。     

基于WMD和DSI的复杂重型装备健康状态评估

设备故障的变化趋势一般从轻微故障开始,逐渐发展到整个设备丧失工作能力.为了在设备轻微故障时准确检测,本文提出了一种基于加权马氏距离(Weighted Mahalanobis Distance,WMD)和设备状态指数(Device Status Index,DSI)的设备健康状态评估方法.该方法基于改进的马田系统,对设备有效运行特征参数构建稳定基准空间,筛选特征并按照设备故障敏感性计算加权马氏距离,排除了特征相关性的干扰;利用Box-Cox变换确定设备状态指数的阈值,构建复杂重型装备健康状况模型.通过实验验证模型有效性,正常样本的WMD值均小于故障阈值,有将近98.6％的样本值在征兆预警内.本文提出的方法可为复杂重型装备的维修与管理提供数据支持,为工业生产提供有效帮助.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.