自适应GA优化WNN的模拟电路软故障诊断方法*

在小波神经网络(WNN)的模拟电路故障诊断系统中,普遍采用的梯度下降算法在训练时易使网络陷入局部最优,而网络结构的冗余也会造成训练收敛方向偏离全局最优点,降低推广能力和增加误诊率。用自适应遗传算法优化WNN,以克服上述缺陷。采用该方法可简化小波神经网络的结构和优化参数,在滤波器电路的软故障识别中获得满意的效果。与常规的WNN故障诊断方法相比,有效地提高了故障诊断的效率和正确率。     

智能热式流量传感器的PLD设计

针对智能传感器系统中微处理器工作速度慢、稳定性差等缺点,本文提出了一种采用PLD固化设计智能传感器的方法,并研究了基于PLD结构,利用状态机模型实现逻辑控制、利用WEDS表单实现标度变换、输出线性化等关键技术的方法。本文最后对比了不同方案对智能热式流量传感器的精度、频响范围、可靠性的影响,试验表明本方法比采用微处理器速度快、稳定性好,对于特殊环境下的传感器具有良好适应性。     

一种对高速脉冲边沿整形、调整的设计方案

随着高速脉冲的广泛应用,作为决定脉冲质量的重要参数,脉冲上升、下降时间也越来越受到重视。针对高速脉冲发生中对脉冲边沿陡峭、可控的要求,本文提出了一种使用隧道二极管对脉冲边沿整形,利用场效应管开关和恒流源充放电电路控制脉冲边沿时间的方案,并对其电路和隧道二极管的工作原理进行了具体分析。从试验结果看,该方案能将脉冲的边沿时间整形至800ps左右,同时实现边沿时间的可控调整。     

可穿戴测试系统启发式任务调度研究

近年来,可穿戴计算技术在工业、军事等领域得到了广泛的关注和应用.针对基于可穿戴计算机构建现场设备数据采集等测试系统时常遇到的任务规划和调度问题,通过企业本体知识库生成基于Petri网标识语言(PNML)的动态工作流对象,针对其提出一种基于A*算法的启发式任务调度方法.采用该算法可以根据一定的启发函数产生必要的局部可达图,并在这一局部可达图所代表的路径中选择最优或次优的路径,能有效缩短计算时间,化简搜索过程,避免死锁或资源冲突等情况的发生,从而提高系统在场景自适应、高效的用户指导和辅助等方面的实用性能.     

迎接机遇——记黄河小浪底水利枢纽设计总工程师林秀山

见到黄河小浪底水利枢纽工程的设计总工程师林秀山,是在火热沸腾的工地。他既是小浪底工程的总设计师,又是黄委设计院的副院长,同时也是小浪底分院的院长,身兼三职,公务繁忙。谈起他,谈起小浪底,是从工程的技术难度说起的。 “小浪底水利工程的技术难度主要是自然条件,如水文、地质条件和泥沙问题。枢纽工程的两岸山体主要由砂岩和粘土质砂岩组成,岩层非常破碎且不规则。相邻岩层之间大都有一层松软的泥化夹     

计算机与数字示波器通过USB通信的软件设计

计算机采用NI公司的Lab Windows／CVI开发平台，利用软件试验的方法，得到了能够实现数字存储示波器通过USB接口与计算机通信的正确方法，并给出了软件设计实例及相应的解释。计算机与数字示波器之间通信的实现在工程研究和应用中有较大的实用价值。     

混合信号集成电路数字PLL衬底噪声的SPICE模拟及分析

应用PSPICE及采用C语言自编的外部程序,对单片数字锁相环电路中的衬底噪声及对电路性能的影响进行了模拟研究和分析,有助于进一步理解衬底噪声及衬底噪声对复杂的混合信号电路工作的影响,提出了实际应用中选择衬底类型的方法。     

容差模拟电路诊断中故障隔离的几何方法

针对传统故障字典法的3个主要缺陷,建立了以节点电压增量比作为特征向量的故障字典,该字典能对电路中每个元件的硬故障和软故障作出诊断,具有测前模拟次数少、占用存储空间小、诊断范围宽的特点.针对由于元件参数容差导致故障定位难度大的问题,阐述了如何将几何学中的一些观点应用到故障诊断中,并建立了3个故障隔离的几何模型;最后通过实例验证了该诊断理论和方法的正确性和有效性.该方法适用于线性模拟电路.     

混合训练的DHMM及其在发射机状态检测中的应用

隐马尔可夫模型(HMM)是一种双随机过程,其训练方法B-W算法是一种基于爬山算法,容易陷入局部最优且对初始参数值依赖性大。为了提高模型的有效性,该文提出了将改进的模拟退火(SA)算法和B-W算法相结合的混合训练方法,解决了受模型参数初值影响的问题并能实现全局搜索。将其应用于发射机功率状态检测中,实验结果证明该方法准确性高,收敛速度快和稳定性好,是一种很有实用价值的新方法。     

基于互信息的无线传感器网络节点故障自诊断

故障自诊断和故障监控能提高WSN的可维护性和可靠性, 延长WSN节点的使用寿命。该文提出一种无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障自诊断的新方法。首先,可从粗糙集理论中基于互信息的属性约简算法获得故障诊断决策的约简,进而建立一套以属性匹配为核心思想的WSN节点故障自诊断技术,对WSN节点的各个模块分别进行具体的故障诊断和定位。仿真实验表明,该方法在WSN节点中实现故障自诊断时,通信代价小,能耗低,诊断的误判率低。