基于DBN的故障特征提取及诊断方法研究

随着装备日趋复杂化,依靠专家经验或信号处理技术人工提取和选择故障特征变得越来越困难。此外,以BP神经网络、SVM为代表的浅层模型难以表征被测信号与装备健康状况之间复杂的映射关系,且面临维数灾难等问题。结合深度置信网络(DBN)在提取特征和处理高维、非线性数据等方面的优势,提出一种基于深度置信网络的故障特征提取及诊断方法。该方法通过深度学习利用原始时域信号训练深度置信网络并完成智能诊断,其优势在于能够摆脱对大量信号处理技术与诊断经验的依赖,完成故障特征的自适应提取与健康状况的智能诊断,该方法对时域信号没有周期性要求,具有较强的通用性和适应性。在仿真数据集和轴承数据集上进行了故障特征提取和诊断实验,实验结果表明:本文提出的方法能够有效地从原始信号中进行多种工况、多种故障位置和多种故障程度的故障特征提取和诊断,并且具有较高的故障识别精度。     

某武器系统VXI总线自动检测设备的研制

自动检测设备足武器系统设计、制造、验收和维护的重要保障设备.本文对某射频波段武器系统VXI总线检测设备的硬件组成、软件设计以及参数检测方法进行了研究.     

基于神经网络算法的组合序列密码芯片

序列密码一直是密码学中最重要的加密方式之一.现提出基于神经网络算法的序列密码加密芯片设计,在保留原序列良好统计特性基础上,使输出序列的周期性和线性复杂性均有增加.利用FPGA技术进行序列密码芯片电路设计,灵活运用现代电子设计方法实现了运算功能和时序分配.逻辑综合仿真结果验证了芯片电路的正确性.该研究结果有助于序列密码算法在信息安全及现代保密通信设备中的应用.     

基于概念学习技术的逻辑分析仪研究

概念学习技术因其能高效从训练样例中归纳出系统的一般函数关系,被广泛的应用于机器学习、知识工程、人工智能、模式识别等许多领域.本文通过借助概念学习及其候选消除算法来实现逻辑分析仪中被测逻辑模块输入输出逻辑关系的测试,并用语言表达式表示出来,从而把人们从波形显示确定函数关系的工作中解放出来,并且能测试逻辑单元是否发生故障.引入了并行程序设计的思想来实现多个子空间的并行搜索,从而提高搜索效率.     

微粒群算法参数效能的统计分析

微粒群算法已在函数优化和组合优化问题中取得了比较理想的应用效果,其显著特点是算法表达简单,设置参数少,易于操作.但是其中关键参数的选择方法对算法特性有显著影响.本文利用经典统计分析中的方差分析方法,针对基本微粒群算法中的惯性权、加速常数C₁和C₂的设置对算法基本性能的影响进行了分析.实验结果证明:按照方差分析选择适应的参数设置水平,能够获得稳健和高效的优化效果.     

圆外切Bounding-box WSN定位方法

在Bounding-box及其改进方法研究中,普遍采用正方形的重叠区域的质心作为定位的结果,然而该正方形与实际无线传感器节点的通信区域模型之间存在较大差异,导致定位误差较大。针对此问题,提出一种改进的Bounding-box定位方法。该方法在定位时,不再采用正方形的通信区域模型,而是采用圆形的通信区域模型进行定位。基于仿真数据以及采用3种典型通信环境下真实的到达信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)数据完成定位实验,实验结果表明,该方法具有较高的定位精度,因此具有一定的实际应用价值。     

基于先验知识的移动通信话务量预测

本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平...     

一种可应用于并发在线测试的扫描单元设计

航天等领域对集成电路可靠性要求较高,要求其具有在线测试功能,以便及时发现故障,减少损失。结合现有扫描设计方法,设计了一种改进的扫描单元结构。将该扫描单元应用于时序电路后,能够在电路工作的同时进行测试;通过灵活的时钟选择机制,方便地控制电路进行非并发和并发测试。仿真实验表明,应用本文提出的扫描单元,时序电路能够在增加一定硬件冗余的条件下实现在线测试,时间开销较小,有较高的可靠性和一定的容错能力,实用性强。     

桩基小波特征的研究

本文应用小波理论构建了反映桩基完整性的小波特征参数,阐述了桩基缺陷与小波特征参数的关系,通过实验证明了应用小波特征参数进行桩基分析的可行性,桩基的小波特征能较准确地分析桩基的缺陷及其程度.     

具有延迟的未知数目稀疏源盲混合信道估计方法

在具有延迟的稀疏源盲分离中,混合信道的估计是一个关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.提出了一种源信号数目未知时的混合信道盲估计方法.首先根据时频域观测信号幅值呈线性聚类的几何特点,提出了一个新的线性聚类有效性准则,并根据此准则估计源信号数目.同时利用改进的霍夫变换寻找每一类数据的致密直线方向,作为衰减矩阵列向量的估计.然后利用时频域不同观测信号间的相位差特性,估计延迟矩阵.几个语音信号的仿真实验表明了该方法的有效性和实用性.