样本不均衡条件下设备健康度评估方法

为了保障设备稳定可靠运行,减少设备故障,针对大多数设备采集样本不均衡的现状,提出了利用动态权重的支持向量数据描述(SVDD)方法对设备健康度进行评估。该方法首先利用设备正常健康数据进行SVDD单类学习;然后利用少量各种健康状态的数据样本计算SVDD模型超球面距离,结合其评估的健康度,使用二项式回归算法得到健康度拟合曲线,实现了健康度准确评估模型。在计算过程中,所有样本进行了指数变权的动态权重处理以提高准确性。最后以某型雷达发射机为例进行了测试验证。结果表明,该方法可实现设备健康状态准确评估,具有不错的实用价值。     

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.     

基于云理论在雷达发射机BIT测试性能评价

以雷达电子真空管发射机为例,首先对影响雷达发射机性能的主要因子及失效率高、故障严酷度高的影响因子进行分析归纳,确定了BIT测试特性的参数;然后利用层次分析法根据严酷度等级计算因子权重并进行一致性检验,针对现有的评价存在的定性问题,运用云模型解决了BIT测试性能评估中指标的定性描述向定量表示转换的问题,最终通过对某型火控雷达的实例分析,将检测特性中专家定性评价转换成定量评价,得到结果客观而真实,对雷达测试性评估研究具有参考价值。     

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。     

电力通信网络在运设备的多维健康评估模型研究

电力通信网络设备对于保证电网的安全和稳定运行具有重要作用.为此本文建立了电力通信设备的多维健康度评价模型,通过组合不同的评价指标对设备的运行状况进行评价,并通过对历史数据的分析得出各个评价指标的权重.结果表明本文提出的评估模型可以得出不同设备运行指标对设备健康状态评估结果的影响,同时得到不同种类设备的健康状态排序;算例...     

基于熵权法和组合隶属函数的雷达质量评估方法研究

为较好地评价雷达质量状况,针对雷达系统的功能特性和评估需求,区分监测数据、履历数据和环境数据,构建了雷达质量评估的三层指标体系。为反映监测数据因素的客观性,采用熵权法确定测试数据指标权重。为避免单一隶属函数可能会出现隶属度突变的问题,运用组合隶属函数的方法进行评价。该方法首先计算各指标在不同隶属函数条件下的评价信息,而后对每种隶属函数的评判情况进行组合优化,以增加评估结果的可信度。通过定性分析和定量计算,对某型雷达的质量状态进行了模糊综合评判,验证了该评估算法的有效性,对雷达系统操作应用和维修保障具有一定的参考价值。     

基于D-S证据融合的发射机健康状态评估

针对雷达发射机健康状态评估在多种不确定性因素下的问题,构建了基于D-S证据理论的多指标评估模型。基于综合考虑指标可测性,建立了新型的雷达发射机健康状态评估指标体系结构。通过采用一种改进的D-S证据理论进行多指标数据融合方法进行雷达发射机健康状态综合评估,通过各实测数据隶属函数转化得到基本可信度分配关系,避免了在传统方法中评估指标基本可信度函数分配的主观性和局限性,最后利用改进的D-S证据理论对各指标进行数据融合,实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于ANP的卷包设备健康状态模糊综合评价方法

鉴于卷包设备健康状态的模糊性,文章提出了一种结合层次网络分析法(ANP)与模糊C均值聚类法(FCM)评价卷包设备健康状态的模糊综合评价方法.该方法利用ANP来确定各评价指标的权重,利用FCM计算各评价指标的隶属度,并合成计算得到最终的评价结果.最后,实例分析验证了评价方法的有效性.     

一种雷达综合健康评估方法

健康评估是雷达用户快速掌握装备状态、制定作战任务的重要依据,评估结论的完整性和准确度对雷达装备的效能发挥具有重要意义。传统的雷达健康评估往往只对具体分系统或功能进行评估,缺少对雷达整机情况的描述。基于雷达设备状态和性能退化的综合健康评估方法,提出了4种适用不同情况的健康值计算模型,降低了在工程中的应用门槛。同时为了提高准确度,以Logistic函数的形式引入了时间因子,解决了性能参数的非实时性问题。以某测控领域雷达数据为样本,对雷达整机的综合健康评估方法进行了工程化应用,平均正确率达97.75%,既解决了健康评估的完整性问题,又保证了较高的准确度。     

矿井通风系统健康评价研究

现有的矿井通风系统健康评价方法大多采用常权权重,评价结果易与实际背离,无法反映系统真实状态,同时选取的指标较多,各指标权重较低,导致部分指标异常对系统整体健康程度的影响难以发现。基于矿井通风系统实际运行状况及健康评价要求,选取21项影响因素作为健康评价指标,构建矿井通风系统健康评价指标体系;综合运用模糊综合评价法、层次分析法、变权理论,对矿井通风系统进行健康评价,即通过层次分析法确定评价指标权重,采用基于隶属度的Hardarmard乘积变权模型对指标权重进行变权计算,基于模糊综合评价法的最大隶属度评定准则确定矿井通风系统健康度。采用该方法对某煤矿通风系统健康度进行评价,结果表明该方法的评价结果与实际情况相符,与基于常权权重的评价方法相比,可根据实际情况调整评价指标权重,使评价结果更加客观,且放大了不健康指标的影响,突出系统安全隐患,从而引起相关人员重视。     

基于日志挖掘的装备健康管理系统设计与实现

随着装备的复杂度和信息化程度不断提高,在装备使用过程中产生的日志信息量正以指数级增长。针对目前日志信息处理应用中存在的问题,设计并实现了一个装备健康管理系统,通过对某型装备大量日志文件的分析,制定了设备通用的日志文件预处理规则和重要信息提取适配器,并结合数据挖掘算法构建装备健康管理系统,结合云重心评估法实现了对设备健康状态的评估。该系统从大量日志文件中提取出有价值的信息,帮助设备人员快速定位装备异常,提高解决问题的效率,通过设置系统的关键指标和监测点阀值,实现装备的健康预警。     

基于改进神经网络算法的医疗锂电池PHM系统设计

针对医疗电子设备锂电池不确定性发生故障耽误病人救治的问题,提出了一套医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management-PHM);搭建了一套医疗电子设备锂电池数据测试与退化状态模拟的实验平台;为了反映医疗电子设备锂电池健康状态,将锂电池四个健康因子作为医疗电子设备锂电池退化状态的特征进行提取,并通过非线性自回归(Nonlinear Autogressive with Exogenous Inputs-NARX)神经网络,对四个健康因子的数据进行训练,训练后用于容量估计,得出等间隔放电时间序列能够较好地表征锂电池健康状态;为了提高基本粒子滤波算法(Particle Filter-PF)的精度从而更精确地预测锂电池剩余寿命(Remaing Useful Life-RUL),通过人工免疫粒子滤波算法(Artificial Immune Particle FilterAIPF)与经验模型对锂电池进行剩余寿命预测,并将PF预测的结果与AIPF预测的结果进行对比,发现AIPF预测更加准确,说明AIPF有效抑制了PF重采样过程中粒子退化问题,验证了医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统的可行性与可实施性。     

基于赋权与加权秩和比的变电设备 状态评价

随着变电站设备智能化和自动化的快速发展,变电设备的多样性和繁杂性呈现出日益增加的趋势。这给基层人员开展设备状态分析带来了巨大的压力。传统设备评价的方式多为根据设备的运行时间及故障情况,结合工作经验进行评价分析,评价结果存在主观性。为了对设备的运行状态做出精准的评估,我们提出一种基于赋权与加权秩和比的设备状态评估方法。首先,针对设备运行中的大量参数数据进行选择,构建评估指标体系;接着,采取熵权法确定各指标的权重系数;然后,通过引入秩和比与权重相结合,构成加权秩和比;最后,实现对变电设备运行状态的综合评估。通过对实际运行的设备进行验证分析,并对结果进行一致性校验,本文提出的设备状态分析方法得到了验证,证明其具有合理性和可行性。这一方法对于加强设备的科学、精准评估具有一定的推广应用价值。     

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。     

一种改进可穿戴设备的血氧测量精度的传感器设计与验证

改进智能穿戴设备上传感器的数据采集方法,以及血氧测量和数据处理的方法,找到在动态测量过程中血氧数据更加精确的测量计算方法.修正现有算法分析模型,提取典型测量数据,设计新的变量标值,分析比较动态变化后的数据相关性,建立原始数据和输出动态血氧数据之间的关系变化模型,通过多人动态变化场景的数据采集实验验证了该方法的有效和精确.结果表明结合硬件设计、反射波长选择,通过血氧饱和度数值的动态变化反应血液中供氧情况,提出一个新的转换关系算法模型,得到精确度达到99％的血氧数据是非常实用和有效可行的方法.改进传统的投射式脉搏波血氧饱和度检测的算法模型到反射式脉搏波血氧饱和度的检测方式,提升其在智能穿戴设备上监测的血氧动态监测精度,该方法得到的数据对判定人体的健康状态和疾病类型非常有帮助.