复杂装备状态监测实时流数据处理框架EI北大核心CSCD

为了解决数据处理层的高通量实时流处理、数据传输协议定制、海量监测数据存储、动态弹性计算等问题,提出一种基于物联网的复杂装备状态监测实时流数据处理框架。采用模型驱动与构件化设计方式,框架可分为数据层、运行层、模型层、工具层、应用层以及其他辅助模块。运行层采用流水线并行计算的方式进行状态监测流数据处理;模型层通过定义处理单元、拓扑模型和协议模型等,对系统数据处理业务及数据传输协议进行定制。数据层采用非结构化数据库自由表方式,进行海量监测数据存储。通过在工程机械领域状态监测中的应用,验证了该框架的有效性。     

大规模装备监测数据的NoSQL存储方案EI北大核心CSCD

面向大规模机械装备监测数据管理中遇到的海量数据存储、快速读写响应、大规模数据分析等难题,提出使用基于NoSQL(Not only SQL)的LaUD-MS系统进行监测数据管理的存储架构。设计一种多列族自由表模型,并通过理论和实验对其读写性能进行分析对比,证明了本存储方案能够解决海量监测数据的存储难题,并满足面向维护、维修和大修服务的查询需求。     

状态监测数据流时间乱序问题建模与研究EI北大核心CSCD

复杂装备的状态监测数据在传输和处理过程中可能出现时序混乱,其结果会影响设备状态的监控和分析,针对这一问题进行了建模与研究。提取问题域中的主要元素进行分析建模。针对不同分析监控任务的要求和数据发送频率,结合对数据传输解析过程延时的概率密度拟合,确定对乱序数据重新排序所需的缓冲窗口的大小和数据处理策略,以满足不同分析监测任务对时序容错率和数据实时性的要求。对模型中的参数进行了计算和分析,为设计满足指定时序容错率和实时性要求的监测分析系统提供了理论依据。通过仿真实验,验证了模型的有效性。     

状态监测下装备最优预防维修策略EI北大核心CSCD

为解决状态监测下装备最优预防维修的问题,提出两类新的失效率函数,并给出了使用历史数据计算失效率函数的方法。基于提出的失效率函数,制定了不可维修装备的预防替换策略及可维修装备的预防维修策略。针对可维修装备,研究了维修对失效率函数的影响。仿真实验结果说明使用两类新的失效率函数能降低期望维修费率,验证了其在维修决策中比经典失效率函数更有优势。     

复杂电子装备制造数据建模与集成应用研究

目前,对复杂电子装备制造过程中多层级、多节点、信息庞杂的制造物料清单(Manufacturing Bill of Material,MBOM)和实装物料清单(Built Bill of Material,BBOM)的数据建模及其在系统集成中的应用尚无深入研究.文中深入研究了复杂电子装备的MBOM、BBOM模型及映射过程...     

基于动态标准彩色图谱的航空发动机健康状态监控EI北大核心CSCD

针对航空发动机性能数据的高耦合性、高维性、非线性和非等效性,为从宏观层面动态化、直观化、精细化地快速把握航空发动机的健康状态,提出一种基于动态标准彩色图谱监控航空发动机健康状态的方法。根据航空发动机的实时运行数据,建立时空分布矩阵,通过归一化方法,将时空分布矩阵转化为标准矩阵,进而经过动态化处理,将标准矩阵转变为动态标准化矩阵;将动态标准化矩阵映射至一个由二维欧氏空间和三维彩色空间联合构成的彩色相空间,从而生成反映航空发动机健康状态的彩色图谱。设计并开发了某型发动机彩色图谱健康状态监控分析系统。结合应用实例,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于层次聚类的状态监测数据衰退模式挖掘

故障预测与健康管理(prognostics and health management,简称PHM)技术,是在现代复杂设备的高可靠性和高安全性要求下,实现视情维修的一种新的技术理念。PHM技术的研究方向之一就是利用系统状态监测数据中包含的信息,对设备的健康情况和发展趋势进行评估、分析和预测。针对基于状态监测数据的衰退模式挖掘问题,提出了一种P-D-H聚类方法,以实现衰退模式的挖掘。首先,通过分段聚合近似(piecewise aggregate approximation,简称PAA)方法对由状态监测数据形成的退化轨迹时间序列进行模式表示;其次,采用动态时间弯曲距离(dynamic time warping,简称DTW)作为模式序列的相似性度量;最后,采用层次聚类的方法实现衰退模式聚类。用此方法对滚动轴承磨损状态监测数据进行了衰退模式挖掘,验证了方法的有效性。基于复杂系统状态监测数据的模式聚类方法能够有效实现系统健康衰退模式的挖掘,模式挖掘的结果可以为应用状态监测数据进行系统健康的预测奠定良好的基础。     

基于改进模糊故障Petri网的复杂系统故障诊断与状态评价EI北大核心CSCD

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。     

基于数字孪生的铣刀状态实时监控EI北大核心

针对机械加工过程中面临的制造过程不稳定、数据时效性差、实时监控可视化效果弱等问题,本着“虚实结合、以虚控实”的总体思想,提出基于数字孪生的铣刀状态实时监控方法,构建了物理空间和虚拟空间共生互控的数字孪生体。首先,搭建了基于数字孪生五维模型的铣刀状态监控系统结构模型,明确了五层系统架构的组成部分;其次,分别阐述了实现孪生系统框架的3个关键技术,即数控机床的数字空间搭建、多源异构数据的传输及管理、数字孪生驱动的铣刀状态监测;最后,以某薄壁件铣削加工过程为应用案例,验证了该监控方法的可行性与有效性,并为全面管控高档数控机床加工过程提供了一种新途径和新思路。     

支持大规模监测数据分析的LaUD-KV聚集操作扩展EI北大核心CSCD

结合当前维护、维修和大修行业对于大数据存储和查询的需求,对当前工业数据存储方案和大数据查询模式的优缺点进行了研究和分析,提出一套在分布式存储环境下工业大数据的聚集函数查询框架和对应算法。基于现有的LaUD-KV存储模式和LaSQL语言,实现了一套能满足工业大数据查询需求的类SQL聚集函数,使得在数据过亿的情况下,系统对于聚集查询的响应时间缩短为原有的30%左右,同时为上层的维护、维修和大修监测平台提供了技术支持。     

基于车辆状态的航向估计量测方程研究EI北大核心CSCD

应用一种以单位四元数为状态向量的自适应卡尔曼滤波算法融合三轴陀螺、三轴加速度计及三轴磁传感器测量信号,实现了车辆航向估计。该算法根据磁干扰强度调整磁传感器量测在航向估计中的权重,从而减小磁干扰造成的估计误差,但这种做法也使航向预测值失去了有效约束,为此研究了一种基于车辆状态的量测方程。首先,依据单位四元数与航向角的关系推导了量测方程式;然后,利用不同传感器信号间的相关关系判断车辆状态并据此实现量测权重系数的自适应调整;最后,将该量测方程引入航向估计融合算法。在实验中分别应用引入新量测方程前后的融合算法对传感器数据进行处理,实验结果表明,新量测方程可以在发生磁干扰时继续发挥约束航向预测值的作用,从而有效提高了航向估计算法抗磁干扰能力。     

基于图论的复杂系统建模技术研究

建立了一种利用系统深层知识描述复杂系统的模型———SMBD,该模型将复杂系统抽象为一个由三元组描述的有向图G,并给出了图G的矩阵化表示和层次分解方法。SMBD能够根据研究需要动态扩展节点和有向边的约束,从而使该模型具有良好的可扩展能力。在SMBD的建模过程中引入了面向对象的建模思想,进一步增强了模型的可扩展性和可维护性。文章通过SMBD在复杂机电系统故障诊断中的实际应用说明了模型的适用性。     

基于多Agent的复杂装备远程故障诊断系统

通过时Agent和多Agent的分析和讨论,提出了一个复杂装备远程故障诊断系统的模型,并给出其系统基本结构。同时指出,利用多Agent技术是未来复杂装备故障诊断的发展方向,对传统的装备故障诊断具有巨大的推动作用。     

基于PERT的复杂装备保障服务模型

在分析计划评审技术（PERT）和复杂装备保障服务的基础上,针对保障服务流程基本要求,建立了基于PERT的复杂装备保障服务模型.首先建立了保障服务PERT模型,详述了模型的节点类别及简化方法;然后基于串型和选择型两种典型结构实例,分别提出了相应的保障服务PERT建模方法,验证了该模型的正确性和有效性.     

离散制造装备传感器应用技术现状与发展趋势北大核心CSCD

以高端数控机床、模锻压机、冲压成型机、焊接机器人等为代表的离散制造装备,广泛应用于航空、航天、能源、石化、国防等领域重大技术装备及基础零部件的加工制造。传感器是离散制造装备的关键核心基础零部件,文中列举了满足离散制造装备自动化控制、运行状态监测、健康状态监测等功能需求的传感器选型,论述了目前离散制造装备领域应用较广的压力、位移、位置、振动等关键传感器应用技术现状,探讨了传感器未来技术发展趋势,以期对离散制造装备传感器自主化发展有所启发。     

面向全寿命周期技术状态管理的航空发动机AMRO支持系统EI北大核心CSCD

为解决面向全寿命周期的航空发动机技术状态数字化管理问题,分析了信息资源流通不畅、完整度低、重用效能不高的原因,将装配与维护、维修、大修结合起来,提出航空发动机装配/维护/维修/大修支持系统整体框架。根据全寿命周期技术状态数据的逻辑结构和业务活动管理的特点,分别建立了统一的技术状态数据模型和工作流Agent驱动的业务过程模型,研究了在线培训与支持、数据集成与同步等关键技术。开发了原型系统,验证了方案的有效性。     

基于性能状态的民航发动机送修目标确定方法EI北大核心CSCD

为了科学合理地制定民航发动机的维修工作范围,提出一种面向全寿命周期的基于性能状态的发动机送修目标确定方法。研究了发动机性能衰退模型及性能恢复值与维修成本之间的关系。建立了面向全寿命周期的基于性能状态的送修多目标优化模型,并提出了模型求解方法。采用某航空公司的实际数据对提出的方法进行了验证。结果表明提出的方法是有效的,能够为发动机送修目标的确定提供决策支持,避免了送修目标确定的随意性。     

基于ANSYS的润滑油路静电传感器建模与仿真特性分析北大核心CSCD

静电传感器的感应与监测性能与其特性参数相关,利用理论方法进行数学建模与计算是一种较有效的方法,但模型构建的难度较大。因此,采用基于有限元的建模和仿真研究方法,该方法可以对润滑油路静电传感器结构材质进行设定且无须通过复杂的理论公式推导。仿真结果表明:空间灵敏度在探极感应面中心区域内变化较明显;传感器效率随探极长度与直径比值增大而增大。仿真结果与理论模型计算结果变化趋势相一致,且更精确直观,对后续使用有限元方法研究结构更复杂的静电传感器的性能提供参考。     

基于自适应检测线的碰撞检测算法EI北大核心CSCD

为有效解决高速运动物体碰撞检测问题,提出一种新的连续碰撞检测算法。在每个仿真时刻,基于运动物体的速度矢量实时构造自适应检测线,并计算检测线与环境物体的碰撞关系,进而获得运动物体与环境的碰撞点。通过构建自适应检测线,确保了碰撞点计算的连续性;通过将"体体"求交问题转化为"线体"求交问题,提高了检测效率。通过实例分析表明,与扫掠体算法比较,检测速度显著提高;与层次包围盒算法比较,检测精度更高。     

基于IDEF的复杂机电系统状态解析

利用功能-行为-状态建模思想,提出了基于IDEF的复杂机电系统状态解析方法。首先利用IDEF0建立复杂机电系统功能结构的形式化表达,然后基于功能-行为映射关系并根据行为之间的时序、逻辑关系利用IDEF3建立复杂机电系统行为过程的形式化表达,最后将系统行为过程形式化表达模型中的行为单元的行为映射为状态,形成复杂机电系统的状态变迁网络。基于状态变迁网络,可以获得复杂机电系统行为过程中的状变迁序列,进而实现复杂机电系统的状态解析。