Android平台武器故障诊断专家系统设计与实现

为了解决传统PC端武器故障诊断专家系统移动性能较差、不易携带等问题,文中设计了基于Android平台的武器故障诊断专家系统。通过Okhttp框架实现了Android系统客户端与服务器之间的通信,利用Mysql数据库实现专家系统知识库的搭建,以某武器为例对该系统进行系统论证,验证了系统的可行性,改善了PC端武器故障诊断专家系统的各种弊端,对未来移动端故障诊断专家系统的研究具有指导性意义。     

基于DMC—PID复合算法的温度控制器的设计

为解决传统温度控制器中存在惯性大、滞后强、振荡周期长及余差消除困难等缺点,研究与设计了一种DMC-PID复合算法的控制器．用DMC预测算法在线滚动优化控制参数,同时在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正,充分发挥DMC算法的超前预测性和强鲁棒性以及PID控制算法的小范围温差快速跟随能力．详细地论述了DMC与PID算法原理,给出复合控制器的硬件组成结构以及单片机软件模块编程方法．实验表明,与传统PID控制器以及工业AI调节控制器相比,该控制器能有效减小温度跟随过程中的余差波动,超调量由8％下降为2％,惯性过渡时间由5．6s缩短为2．0s,从而提高了系统的动静态差控制性能．     

一种二次釆样的强化学习方法

为了提高强化学习算法训练过程中信息价值高样本的回放频率,缩短算法训练时间,本文提出一种二次采样方法.对经验池中随机采集批量样本进行分层,将每层中样本的TD_error分布采样,用二次采样得到的样本训练深度Q网络,并将二次采样方法采用在DQN算法中,利用OpenAI Gym平台上测试其效果,分析算法参数对学习性能的影响....     

基于MVC模式的耐火材料梭式窑分布式控制系统

针对目前耐火材料梭式窑运行控制普遍存在的能源浪费、低效、精度差、周期长的缺点,提出开发基于MVC模式的耐火材料梭式窑分布式控制系统;首先介绍了MVC模式的基本原理及其体系结构图,详细地论述了基于MVC模式的控制系统的设计层次框架与结构特点;最后,讨论了Delphi平台下,运用多线程共享缓冲区技术对整个控制系统MVC架构进行了具体地实现;实际表明,MVC模式可以清晰地分离出人机界面、业务逻辑与数据处理,使整个控制系统具有良好的运营性,可扩展性和易维护性.     

基于层次诊断模型的机电设备故障诊断专家系统

针对某武器系统机电设备的模块化设计思想和分级结构特点，设计了基于层次诊断模型．利用故障树分析法，融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。介绍了系统的设计思想、总体框架结构、知识表达、推理机制和系统的实现方法。     

锁相环技术在狭缝像机中的应用

锁相环技术在电子技术领域中有着广泛的应用,其功能主要是用来跟踪信号和进行频率合成．本文介绍了锁相环技术在狭缝式高速摄影仪中的实现,即使用锁相环技术控制直流电机,从而使该类设备的控制从传统的完全使用模拟器件提高到使用数字器件的水平．     

西气东输二线用管材性能分析数据管理系统的设计与实现

针对西气东输二线工程用管材性能数据管理现状,开发了一套用于管材性能试验数据统计分析的数据管理系统.该系统采用两级三层C/S模式,利用Oracle 10g及VC++建立性能数据库系统,将驻厂性能试验数据网络传输并统一存储到服务器,以交互式查询及直观形象的图表形式进行统计分析,从而实现数据管理、文件传输、标准技术条件管理、...     

基于VC6.0的武器系统故障诊断专家系统实现

介绍使用MFC（Microsoft foundation Class）和ADO（ActiveX Data Object）数据库访问技术．开发可视化武器系统故障诊断专家系统的方法。探讨了使用面向对象、数据库技术和图形图像技术实现故障诊断可视化的技术途径。着重介绍了面向对象知识表示、推理过程可视化的对象式框架知识模型实现。实践表明这种方法是有效的．具有良好的实用价值。     

灰色预测PID模型的建筑构件耐火试验炉控制系统

为解决建筑构件耐火试验炉中的温度、压力控制对象的惯性大、滞后强与复杂非线性等问题,同时使得建筑构件耐火试验炉中火灾模拟具有较高的精确性和样品温度测量具有较高的可靠性,设计了一种基于灰色预测PID模型的控制系统.文中对耐火试验炉火灾温度控制曲线进行公式化的描述,重点阐述了灰色预测的GM（1,1）模型的算法内容与检验要求,结合PID算法的优点设计出自调节超前控制的灰色预测PID算法控制原理结构.完整地给出了系统的硬件结构模块组成与软件功能层次图.通过实际的试验炉运行本系统表明,基于灰色预测PID模型开发的系统控制精度能够达到95.5%,提高了火灾模拟的品质和试验数据的可靠性.     

机器学习在电梯安全管理评价中的应用研究

针对传统电梯安全评价方法准确性差、人为因素大的弊端以及目前电梯安全管理工作复杂等问题,提出了基于机器学习的电梯安全管理评价方法.利用安全检查表收集电梯安全状况相关数据,采用安全检查表分析法和模糊数学理论综合考虑影响电梯安全的各个因素的重要性以及影响程度,针对评价结果应用机器学习原理结合评价知识库已有的维修知识给用户提供全面有效的整改建议和措施,完成风险评估和风险评定的过程.实例应用表明该方法可以发现电梯系统管理和操作的潜在漏洞,通过风险降低措施可以提高电梯设备运行的安全性和稳定性,对保证电梯使用单位的人身安全和财产安全有重要现实意义.