POA策略模型在分布式远程诊断系统中应用

分析了现有的大型设备分布式远程诊断系统中出现的问题,提出基于CORBA的POA机制的POA策略模型,讨论了POA策略的细节特点以及优化方式.重点介绍了POA策略模型在分布式诊断系统中的应用,以解决系统的稳定性、实时性和可扩展性的问题.     

两流方式下薄板坯连铸连轧生产组织方法及仿真

针对薄板坯连铸连轧两流供料方式下生产组织中出现的新问题,提出两种生产计划组织方式,建立模型进行仿真分析.根据仿真分析结果对薄板坯连铸连轧的生产组织方式选择提出建议.     

故障诊断专家系统

本文介绍一种用于诊断轴承、齿轮(在线或离线)故障的专家系统FDES(A Failure Diagnosis Expert System)。该系统由征兆获取模块、知识获取、知识库管理、元知识自动生成、推理机、解释、人机接口7个基本模块组成。这7个模块可实现自动、精密两级诊断过程。系统采用模糊诊断方法。在推理中采用黑板结构控制下正、反向相结合的推理机制。     

基于遗传算法的网络优化技术在设备维修中的应用

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路.实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确.     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中.     

基于设备诊断的多目标马尔柯夫决策规划

从技术和经济两个方面综合考虑,用多目标马尔柯夫规划解决设备诊断与决策的连接问题,给出了一个数值仿真实例。     

基于神经网络的多传感器自适应滤波

提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声.     

带有侦察子群的蚁群系统

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法——带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度.     

ART3神经网络的研究分析及应用

在ＡＲＴ３神经网络模型的研究基础上，分析比较了ＡＲＴ３的分布式和压缩式识别码的模式识别情况，并且与ＡＲＴ２神经网络模式识别情况进行了比较，并将其应用在轴承故障诊断中，研究分析表明，ＡＲＴ３不仅继承了ＡＲＴ１和ＡＲＴ２神经网络的功能，而且还具备了相当强的功能和可扩展的潜力。     

基于声信号的轴承故障诊断方法

机械设备在运行过程中的声音包含了大量的机构运行状态信号，本文采用相关分析，小波变换原理，从应用的角度出发，对滚动轴承故障声信号进行时频分析。通过对声信号的多尺度分解和重构，分离出由故障造成的声信号突变。试验表明，该方法具有较好的可靠性和有效性。