航空涡扇发动机加力供油系统排故测试技术

采用传统测试技术对航空涡扇发动机可测量参数较少,导致排故测试精准度较低,针对该问题,提出了航空涡扇发动机加力供油系统排故测试技术。依据航空涡扇发动机加力供油系统结构,分析加力供油系统工作原理。通过分析加力外涵计量活门位置的异常波动情况,确定加力外涵供油流量不足原因。列出故障树,根据故障原因分析结果,确认线性可变差动变压器摩擦力异常。研究线性可变差动变压器结构,使用F150型号的内窥镜观察变压器底部存在的金属堆积物,完成加力供油系统计量活门摆动排故测试。根据加力启动供油装置,分析具体故障原因,并计算启动过程中损失的压力大小,获取航空涡扇发动机工作喷嘴燃油流量。对比分析模拟关闭电磁活门时的油泵出口压力和实际压力,排除加力供油系统启动点火故障。由实验结果可知,该技术测试精准度较高,最高可达到0.9815,为系统稳定工作裕度提供支持。     

基于遗传算法的机械设备故障检测机器人设计

当前故障检测机器人受到超声波影响故障检测存在精准度低的问题,据此提出了基于遗传算法的机械设备故障检测机器人设计。采用AD500-1A型号传感器采集机械设备内外部数据信息,使用等效转换电路使机器人实时感知周围环境变化信息,并利用灵敏度高电子仪器实现机器人传感工作;使用2路200万数字网络高清摄像头,监视整个机械设备,获取机器人结构通信、管理和运动信息;将proGee0813型号芯片作为导航设备定位芯片,根据实际需求获取信号指令,并选定机器人行驶路径;通过Unity与UE4引擎虚拟现实硬件交互设备进行故障定位追踪;利用关节装置连接车轮前臂和上臂,实现不同磁铁吸附与脱离,依据机器人结构,完成机器人硬件结构设计。采用遗传算法确定导航适应度函数,通过机器人视频采集信息,设计预警功能,并利用机器人即时生成设备故障图像,依据实现流程,在超声避障功能支持下,完成机械设备故障检测。由实验结果可知,该机器人检测精准度最高可达到0.96,提高了机器人检测鲁棒性。     

基于深度学习及GPU计算的航天器故障检测技术

由于航天器在高温、高压等恶劣环境中工作,采用传统故障检测方法自主性相对较差,缺少对故障特征的分析,导致检测精准度较低。提出了基于深度学习及GPU计算的航天器故障检测技术,依据航天器故障信号特征分析与检测原理,在GPU计算技术支持下,获取GPU图像,并在深度置信网络模型中引入该计算方法。根据构建的深度置信网络模型,预测轴承故障位置,经过GPU计算技术下提取的故障特征用于深度置信网络故障预测基本数据,将原始进行归一化处理,分析航天器轴承故障特征,并在不同参数支持下,利用深度学习算法自动确定网络关键参数,由此识别轴承故障,并学习故障特征,实现航天器故障检测。由实验结果可知,该技术检测精准度最高可达到98%,具有较强鲁棒性。     

一个基于Agent的跨语种搜索模型

文章提出了一个在Web上查找信息的跨语种搜索模型,该模型基于Agent技术设计,由用户交互Agent、自动翻译Agent和网络搜索Agent组成,能够帮助用户跨越语言障碍,获取Internet上用其他语种表示的信息.详细讨论了该模型的结构和工作流程,并介绍了基于该模型实现的服务.     

软件黑匣子技术的研究与应用

软件运行过程中的故障迅速定位以及解决是提升软件质量必须关注的一个重要环节。由于传统方式的局限性,使用该方式来进行故障跟踪定位异常困难,从而影响了产品质量的提升。借鉴飞机黑匣子的设计理念,该文提出了软件黑匣子系统。该系统主要通过记录信息（用SBBR）和存取信息（用SBBM）这两大模块来获取故障状态下的软件运行情况,甚至获取故障时系统的内存和堆栈信息。实验结果表明,该技术能使通信设备的故障处理时间缩短并使故障的排除效率大大提高,设备的稳定性也得到增强。     

基于定位算法的光纤通讯信道干扰抑制方法

由于光纤通讯信号是动态的，容易出现变异情况，无法获取干扰位置精准信息，导致干扰抑制效果不佳，所以提出了基于定位算法的光纤通讯信道干扰抑制方法。构建定位适应度函数，计算干扰源位置坐标，确定信道干扰位置。设计基站路由节点均衡分配流程，实现光纤通讯基站安全承载。计算信道分配后链路稳定性概率，避免因通信环境动态性而导致路由失效。构建簇间多跳路由通信机制，获取通讯信道特征配准结果，实现动态反馈干扰抑制。构建以时延准确度为目标的误差模型，优化干扰抑制结果，避免通信过程受到非视距场景的干扰影响。由实验结果可知，该方法获取的干扰坐标与实际干扰坐标存在最大为0.2 m的误差，只需100次迭代就能达到稳定状态，抑制干扰能力强。     

基于机器学习的车用主动防撞预警雷达信号识别系统研究

为了避免同向和相向干扰信号对识别精准度影响,引入机器学习,研究车用主动防撞预警雷达信号识别系统。在机器学习支持下,设计预警雷达信号识别系统总体架构,采用BGT24MTR12E6327XUMA1型号原装雷达收发器,通过TendaA9信号放大器将混频信号送到信号处理系统之中,以此控制汽车行驶速度。TMS320F206 DSP通过CAN总线连接外部设备和TJA1041A总线收发器,使PC和DSP之间能够串行通信。使用抗干扰流水线结构转换方式,基于机器学习获取无干扰实时状态信号。通过计算雷达信号相似度,设计具体识别流程。依据各个子雷达在汽车上分布情况设计实验,由实验结果可知,相向干扰下机器学习技术信号识别精准度最高可达到96%;同向干扰下机器学习技术信号识别精准度最高可达到94%,为车辆安全行驶提供设备支持。     

基于Agent人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对当前IDA系统中由于数据集中处理缺陷,影响了系统入侵检测精准性。提出了基于Agent人工智能技术的分布式入侵检测系统设计。在系统总体结构支持下,分析控制中心、网络主机、分区控制中心和Agent库。根据响应库中的响应规则采取对应的响应策略,利用通信模块及时判断入侵行为是否异常,使用S5720S-28P-SI-AC 24口全千兆三层网管企业级网络核心交换机,进行数据交换。选择AD2032型号的报警响应器,能够监视外来入侵行为。通过V1.2绿色电脑信息检测器,对系统内存和驱动磁盘进行全方位评估。分析主体通信的实现方式、通信消息格式和通信协议,设计以Agent为基础的数据移动过程。借助Libpcap库函数,设计入侵检测流程。设置攻击环境与参数,由系统调试结果可知,该系统最高检测精准度可达到99%,为保证网络安全使用提供设备支持。     

电网多源故障用电信息采集智能融合技术研究

为了更好地解决电网多源故障时的用电信息采集和处理问题,针对基于数据驱动的电网多源故障用电信息采集智能融合技术展开研究。该技术的在线运行机制基于先验知识和深度玻尔兹曼机(DBM)模型实现。在分类处理多源用电信息后,获取其中的动态数据和静态数据。通过数据驱动提取不同类别用电数据的特征集,利用卡尔曼滤波算法去除特征集中的冗余特征,完成对用电信息的一致性特征描述,从而获得用电信息融合结果。测试结果表明：该技术具有较好的应用性能;戴维森堡丁指数(DBI)的测试结果均在0.017以下,能够有效分类动态数据和静态数据,并处理数据中的异常数据;变异系数结果均在0.02以下。利用该技术所得的用电信息融合结果,能够可靠地预测用电需求、识别异常用电行为。该技术应用效果良好。     

基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计

面对传统航空雷达在线入侵诊断系统受到刷新率影响,导致诊断精准度较低的问题,提出了基于故障树模型的航空雷达在线入侵诊断系统设计。使用FS-N40型号光纤传感器,将待测物理量转换为相位或振幅形式,由此获取被测参数。采用DS1102Z-E数字示波器,兼顾波形全局和细节不漏失情况,随时刷新波形,避免故障情况发生。选择S2型号红外摄像仪,导出诊断结果。构建雷达层次故障树模型,确定故障特征向量和功能子单元,缩小死区范围。结合割集结构函数,设计在线入侵诊断流程。由实验结果可知,设计系统最高诊断精准度为0.95,能够准确诊断航空雷达在线入侵行为,为保障航空航天事业快速发展提供设备支持。     

基于Agent的面向用户的智能信息搜索系统的设计

本文根据用户的浏览活动,建立了反映用户特色的导图库,并根据导图库生成了面向用户需求的初始Agent群,基于Agent技术设计了一个智能信息搜索系统,本系统为快速、高效地获取面向用户的网络信息提供了一种有效的方法。     

基于多Agent的容错中间件失效处理系统的研究

针对敏感行业中分布式应用的容错需求问题,分析介绍Agent、多Agent系统和容错中间件技术,根据Agent和中间件特性结构上的相似性,对利用多Agent技术构建容错中间件作了尝试,并着重研究了失效检测与恢复系统;建立局部检测与全局检测互相结合的双层失效检测模型,提出融入定点恢复和异机恢复的改进型REDO失效恢复策略;最后给出基于JADE的一个系统实现。实验结果显示双层检测模型和改进型REDO恢复策略是可行的、高效率的。、     

基于随机森林方法的地铁车门故障诊断

针对现有地铁车门故障诊断方法存在的诊断速度慢以及大量故障检修数据未得到合理利用等问题,提出一种基于信息增益率的随机森林故障诊断方法.该方法将地铁车门历史故障数据集转化成决策表,通过Bootstrap重抽样,建立多棵基于信息增益率的决策树,形成随机森林故障诊断模型,实现地铁车门故障的快速诊断.且随着故障数据的增加,其故障诊断模型可以自动更新完善.通过地铁车门实际故障数据,验证了该方法的有效性.同时,通过对随机森林模型中决策树的数目讨论分析,确定了该方法模型的最优设计结构.     

基于故障概率的配电设备排查路径规划

配电系统设备种类繁多,故障概率较高,且作为直接面向用户的电网层级,发生故障对电力用户影响最大。然而,在配电系统实际故障发生时,故障点往往难以准确定位,仅被限定在某一区域内,且不同设备间故障概率存在差异,为故障排查工作带来了不小的困难。为解决配电系统故障情况下排查路径最优化的问题,保证排查工作的及时性和准确性,本文综合考虑排查时间的最小化以及大故障概率设备的优先性,以经典的旅行商问题为基础,考虑不同设备故障概率的差异,对求解方法作出优化改进,建立了基于故障概率的配电设备排查路径规划模型,并选择遗传算法对模型进行求解。最后,以某配电系统为例对设备排查路径进行规划,验证了模型及算法的有效性和实用性。     

基于信息表的移动Agent通信机制

通信是移动Agent必不可少的组成部分.许多研究者针对这一问题进行了深入的研究,并提出了一些移动Agent的通信机制,但是现有的这些通信机制在解决通信失效和消息追逐上都存在着一定的不足.针对这些问题,通过将信息表引入移动Agent的通信机制中,提出一种基于信息表的移动Agent通信机制.在这种通信机制中,把移动Agent要接收的消息按照其特性分为主动消息和被动消息,利用动态改变路标中信息表参数的方法来解决移动Agent之间通信所面临的难题.     

多机器人远程监控系统的多智能体控制结构

针对多机器人远程监控系统信息错综复杂、协作不稳定的问题,建立基于多智能体(Multi-Agent)技术的系统体系结构,描述系统各组件之间的信息交互关系,优化人-机智能分配。分析系统物理结构的特点,提出一种基于Multi-Agent技术的共享控制系统分层体系结构,结合黑板结构和点对点结构,给出Multi-Agent的混合通信模型。针对遥操作系统的特点,设计一种混合型Agent体系结构,举例研究Agent的实现方法。通过多操作者控制机器人保持队形的实验,验证了该混合型Agent体系结构的实用性和有效性。     

基于Agent技术的WWW信息查询系统设计

提出了一个基于Agent技术的WWW信息查询系统的设计方案,讨论如何把众多分散自治的信息Agent集成一体,以较好地解决WWW信息查询问题,对完成任务需要的信息Agent,根据其功能特点进行了适当的类型划分,分析研究了信息Agent的结构。     

基于AUML的面向Agent分析方法及其应用

根据Agent与对象的区别,借鉴面向对象方法,提出了一种基于AUML(AgentUML)的面向Agent的分析与建模方法。在模型表示法上对AUML进行了一些扩展。以用例图描述责任分配;用五个信息层次的Agent类图描述系统静态结构;用多种行为图从Agent外部到其内部描述系统动态行为。结合巡航导弹武器控制系统的分析过程,阐明了分析与建模的具体步骤和要领。     

移动Agent的安全威胁及对策分析

安全问题是移动Agent技术应用发展过程中的一个重要主题,移动Agent系统面临着许多新的安全问题,而现有的基于信息城堡模型的安全安全适应移动Agent系统,如果没有适当的安全对策,Agent技术的应用将会严重受阻。本文分析了能移动Agent系统有关的安全威胁,并提出了一些相应对策,这些安全对策可以直接集成到一个Agent系统上。