一种目标可满足性定性、定量表示与推理方法

可满足性表示和推理方法是面向目标需求工程领域的重要研究内容.根据从连续定量论域抽取定性概念过程中的主观认知的不确定性特点,提出了一种基于云模型的目标可满足性表示模型.作为定性概念与其定量论域间的不确定性转换模型,云模型能够把主观认知的模糊性和随机性集成在一起,兼顾可满足性定性表示的语义明确性和定量表示的精确性,较好地实现可满足性定性、定量统一表示.在此基础上,设计了一种基于OWA(ordered weighted aggregation)算子核心思想的目标可满足性推理方法,该方法避免了纯逻辑推理过于"偏执"的推理结果.同时,父目标满足程度介于子目标可满足性的最小和最大值之间,较好地反映出了人类一般思维的特点.采用定理证明和对比实验的方式,对推理方法的特点进行分析.最后进行总结,并指出进一步的研究方向.     

RFID应用服务自动化测试方法

提出一种对RFID应用服务进行测试的自动化方法．使用虚拟终端替代复杂的系统架构中的硬件设备和网络交换过程,并通过设置虚拟脚本,自动与应用服务软件进行数据交换,从而避免安装和调试硬件所带来的困扰,实现在实验室环境下低成本地测试应用服务的能力．这种方法有助于对多层体系和多种硬件并存的系统进行测试,还可以对系统负载的扩展性进行评价．     

基于试验设计的RFID应用组合测试优化研究

作为物联网的核心技术之一, 射频识别(Radio frequency identification, RFID)已广泛应用到多个行业中. 而复杂的应用环境和多样化的产品设备也给RFID应用部署带来了新的挑战. 为了解决RFID应用测试中的组合爆炸问题, 本文提出一种RFID应用组合测试优化方法, 可以在多因子多水平的条件下通过正交设计在所有试验方案中均匀地挑选出最具有代表性的少数试验方案来简化测试, 并利用方差分析法获得各因子对测试结果影响的主次因素和变化规律, 协助使用者迅速建立对输入输出关系的认识. 以RFID标签应用为例进行的组合测试数据分析表明, 利用试验设计方法对RFID应用组合测试的设计方案进行优化, 可以为RFID系统部署提供有益的参考依据.     

内燃机维修中的技术研究

内燃机是保证汽车运行不可缺少动力部件,在机械设备当中占据非常重要的地位,对其的应用以及维修的意义重大。而机械维修人员要想有效延长机械设备的使用寿命,自身一定要具备较高的专业技术水平。基于此,本文主要对内燃机维修中的技术进行分析和探讨。     

基于改进 Blob 分析的机器人批量搬运纠偏研究

为了解决工业机器人在快节拍搬运任务中因为机械定位误差导致无法正确放置产品的问题，提出了一种基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略。第1步基于机器视觉与图像处理技术利用改进的Blob分析方法识别出定位点，第2步利用平面仿射变换原理快速定位大量产品的位置。其中改进的Blob分析方法基于图像灰度反转、直方图均衡化、图像滤波技术结合阈值分水岭分割算法实现了对有限光照条件下不易成像的黑色托盘图像中定位圆形特征的可靠分割与圆心坐标提取。从而第2步的两点定位的托盘定位策略根据可靠的托盘圆心位置结果来计算托盘偏移前后的平面仿射变换矩阵以完成托盘的纠偏功能。最后通过在实际生产线的搬运工站实验证明基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略的托盘识别准确性和召回率分别为99.75%和99.75%,同时产品的搬运时间降低了20.52%,提高了机器人下料系统的可靠性和效率。     

基于小样本音频信号的柱塞泵故障诊断

针对音频信号在柱塞泵故障诊断中存在的样本数量不足、故障特征微弱等问题，提出一种基于音频信号结合元迁移学习（Meta-transfer Learning,MTL）的柱塞泵故障诊断方法（Fault Diagnosis of Plunger Pump Based on MTL,MTL-PAFD）。该方法以柱塞泵的音频信号为样本，在单一传感器条件下，通过Gammatone滤波器组对信号进行处理，可有效提高强噪声干扰下音频信号的表征能力，然后结合元迁移学习，能实现小样本条件下的柱塞泵故障诊断。同时，根据柱塞泵故障诊断的实际需求，改进元迁移学习在故障诊断应用中的测试方法，能够自适应处理未知故障类。实验结果表明，MTL-PAFD仅对已知类别的故障诊断准确率可达到91.41%，而经过快速自适应学习后，其在识别未知故障类时准确率能达到89.64%。