复杂系统维护策略最新研究进展: 从视情维护到预测性维护

对于复杂、可修复的工程系统, 设备维护是确保系统安全性、可靠性、可用性的重要手段之一. 系统维护策略已经历修复性维护、定时维护、视情维护等多种维护策略. 其中, 视情维护是目前最受关注的维护策略, 它通过收集和评估系统的实时状态信息进行维护决策, 具有全寿命周期内系统可靠性高、运营维护成本低等优点. 近年来, 随着物联网技术、信息技术和人工智能的快速发展, 一种更新颖的视情维护策略——预测性维护逐渐成为领域研究热点. 本文首先简要回顾了系统维护策略的发展历程; 然后, 重点介绍了视情维护的研究进展, 根据决策支持技术的不同, 将视情维护划分为基于随机退化模型的视情维护和基于数据驱动的预测性维护, 对每类技术的发展分支与研究现状进行了疏理、分析和总结; 最后, 探讨了当前复杂系统维护策略面临的挑战性问题和可能的未来研究方向.     

非仿射非线性离散系统的数据驱动二阶滑模解耦控制

针对传统二阶离散滑模变结构控制方法很难应用于模型未知系统的问题,提出了一种数据驱动二阶滑模解耦控制算法.该控制算法采用数据驱动的策略,运用系统的I/O数据,实时计算二阶离散滑模控制(2–DSMC)律.同时,运用观测器的思想,在控制器设计中引入离散扩张状态观测器(DESO),在线估计系统各回路间耦合、不确定性和外部扰动,进一步实现系统的解耦,改善控制品质.最后的理论分析和仿真结果表明,所提出的方法对于一般带有扰动和不确定性的非仿射非线性离散多入多出(MIMO)系统具有较好的解耦效果、渐进收敛的稳定性和较强的鲁棒性.     

基于数据驱动的区域水资源智能配置研究

针对目前存在的水资源短缺、水资源利用不合理、水资源配置理论不完善的问题,研究了一种基于数据驱动的区域水资源智能配置方法,以提高区域水资源利用合理度,为区域水资源规划与管理提供技术支持。首先提出由水资源配置决策模型、水资源配置方案评价模型及配置预案库等构成的水资源智能配置模式,其中,水资源配置方案评价模型由基于层次分析-模糊综合评价法的水资源合理配置评价指标体系构建,用于对水资源配置方案进行评价,它一方面对配置方案进行预检验,另一方面为配置决策模型提供配置预案等经验知识;水资源配置决策模型采用人工神经网络在对配置预案库进行学习的基础上建立,用于提供初始配置方案。应用嘉兴市2010年相关数据对该模式的有效性进行了检验,结果表明,在水资源总量不变的情况下,分别考虑嘉兴市整体协调发展和重点发展兼顾整体的两种用水思路,基于数据驱动的水资源智能配置模式均能给出符合预期目标的水资源分配方案,并且具有自适应、容错性、智能化等特征,从而为区域水资源规划与管理提供有效的支撑工具。     

一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器

针对无线网络化多传感器融合估计中存在的网络拥堵、传感器能量有限以及通信带宽有限的问题, 本文以多传感器经通信网络组成的线性离散随机系统为研究对象, 提出了一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器, 能够在降低传感器数据传输率的同时满足有限带宽的限制. 在目标状态满足高斯性的前提下, 给出了融合估计误差均方差一致有界的条件. 最后通过算例仿真验证所提方法的有效性.     

基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制

针对一类离散时间非线性系统, 提出一种基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制方案. 首先, 利用动态线性化方法给出非线性系统的紧格式动态线性化模型; 然后, 基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法; 最后, 设计基于虚拟参考反馈整定的伪偏导数初值和重置值的估计算法. 该控制方案设计仅依赖于被控系统的输入和输出数据, 且能保证闭环系统的稳定性和收敛性. 仿真比较结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述

剩余使用寿命预测技术对于锂离子电池的安全使用及维护具有重要意义。由于锂离子电池的长寿命特性以及复杂的非线性退化机制,目前剩余使用寿命预测仍是电池状态预测的难点问题。数据驱动方法不需要考虑电池内部电化学特性,而仅从数据角度出发,是目前主流的预测方法。通过实例介绍了剩余使用寿命概念,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,针对现有方法的不足,提出未来需要改进的方向。     

基于数据驱动的聚合空调特性建模及控制策略

空调负荷（ACLs）可以作为柔性负荷参与平抑可再生能源引起的波动。但是,大多数现有对空调负荷的控制方法没有考虑到聚合空调负荷外部特性模型（AAEM）的时变特征。本文提出了一种基于数据驱动的AAEM及相应的负荷跟踪控制策略。在考虑到基于ACLs热力学特性的ACLs的成本函数,采用神经网络对时变的聚合ACLs的AAEM进行快速计算。采用这种方式,可以大大降低了聚合ACLs的AAEM的计算复杂性。且基于数据驱动的AAEM负荷跟踪控制策略可以有效地减少ACLs的开关状态切换次数及其调用总成本。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法

针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成学习框架相结合的故障预测方法,以满足现代综合航空电子系统智能调度管理与自主维护保障的需求。该方法在LSTM模型中引入Dropout机制,构建基于不同历史数据集的差异性LSTM模型组,以解决故障预测时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用NASA公开的锂电池退化数据集进行仿真验证,实验结果表明,相较于传统BP神经网络、经典LSTM和LSTM基模型,该方法具有更高的趋势拟合度和预测精度。     

IGBT模块寿命预测方法研究综述

绝缘栅双极型晶体管IGBT（insulated gate bipolar transistor）模块在高压大功率电能转换领域具有广泛应用,在这些领域人们对IGBT模块可靠性提出了更高的要求。首先归纳预测了IGBT模块及其模块市场规模与需求。然后从寿命预测机理角度,将IGBT模块预测方法归类为基于模型的预测方法和数据驱动的预测方法两大类,对每类的研究现状、基本原理、预测过程实施、适用范围和优缺点进行了分析、总结与归纳。最后统计分析了近十年研究成果,并讨论了IGBT模块寿命预测方法发展趋势。     

换装行人重识别研究进展

行人重识别旨在建立目标行人在多个无交叉覆盖监控区域间的身份联系,在智慧城市、司法侦查和监控安全等领域具有重要应用价值。传统行人重识别方法针对短时间跨度场景,依赖行人外观特征的稳定不变性,旨在克服光照差异、视角变化和物体遮挡等挑战。与之不同,换装行人重识别针对长时间跨度场景,除受限于上述挑战还面临换装带来的外观变化问题,是近几年的一个研究难点和热点。围绕换装行人重识别,本文从数据集和解决方法两个方面综述国内外研究进展,探讨面临的挑战和难点。首先,梳理并比较了当前针对换装行人重识别的数据集,从采集方式、行人及样本数量等方面分析其挑战性和面临的局限性。然后,在简单回顾换装行人重识别发展历史的基础上,将其归纳为基于非视觉传感器的方法和基于视觉相机的方法两类。针对基于非视觉传感器的方法,介绍了深度传感器、射频信号等在换装行人重识别中的应用。针对基于视觉相机的方法,详细阐述了基于显式特征设计与提取的方法、基于特征解耦的方法和基于隐式数据驱动自适应学习的方法。在此基础上,探讨了当前换装行人重识别面临的问题并展望未来的发展趋势,旨在为相关研究提供参考。