基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

嵌入式环境中CORBA对象资源定位研究与实现

传统CORBA对象资源定位(Corbaloc)实现在资源有限性、实时性、时间确定性和可裁剪性等方面不能完全满足嵌入式系统应用要求。提出一种模块化Corbaloc服务实现方法,力图解决实时性与时间确定性局限,实现嵌入式异构环境中的互操作。首先以Orbacus为例分析了传统实现的局限,其次设计并实现了模块化Corbaloc服务,最后在VxWorks上对两者进行了性能对比测试。     

多阶段车牌定位算法

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节.针对车牌图像区域丰富的边缘信息以及独特的特征,提出一种实用而有效的车牌定位方法.首先,将原始图像转换到HSI空间上,利用图像的字符边缘特征信息和数学形态学操作对目标区域进行粗定位;然后,根据车牌固有的特征定义4种不同的特征值,通过自组织神经网络的训练,实现对车牌区域的精确定位.最后,对80幅彩色图像进行测试,其有效率可达96.25%.     

基于关联规则的分布式通信网告警相关性研究

描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析.在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低,因为这需要大量的额外通信.为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法--EDMA,它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量.在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数.此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间.最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性.     

多主体诊断系统的建模及应用

将智能主体技术引入复杂故障诊断领域,建立了一种基于多主体的复杂诊断系统结构模型,对诊断问题任务辨识、分解、各主体的内部诊断机制、多主体间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究,并重点描述了诊断问题的故障分解与控制策略。在某企业安全监控系统的应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了很好的诊断结果,显著提高了企业的安全运行效率。     

基于信息融合技术的煤矿主通风机故障参数检测系统

针对目前煤矿主通风机故障诊断功能不完善、保障性措施不力等问题,文章提出了一种基于信息融合技术的煤矿主通风机故障参数检测系统的设计方案,简要分析了主通风机常见故障及信息融合技术,确定了故障参数检测方法,详细介绍了系统硬件及软件设计。实际应用表明,该系统实现了各故障参数的实时、在线检测,为主通风机的可靠运行提供了技术保障。     

复杂矿冶设备故障诊断数据质量工程学

文章详细介绍了矿冶设备数据的产生过程,提出了一种复杂矿冶设备故障诊断的数据质量工程学方法,其目的是通过提高数据质量来保障故障诊断的准确性,即从数据采集系统进行抗干扰能力的优化设计(线外)来降低数据变异效应和在后期使用维护(线内)进行变异源的识别、减少或预防变异发生的措施,使其在恶劣矿冶环境下仍能采集高质量的设备状态数据,从而保障设备故障诊断数据的可靠性。实例验证表明该方法可以为数据质量保障提供一种系统解决途径,减少故障诊断的虚警和漏报。     

电容式油量测量系统的姿态误差分析

针对目前飞机上电容式油量传感器测量燃油时产生的姿态误差问题进行了研究,以飞机上的规则油箱为例,从理论上详细地分析了电容式油量测量系统的姿态误差,并绘制出其误差曲线,给出了减小姿态误差的方法,最后提出了在姿态误差最小的准则下确定传感器的最佳安装位置;文中提出的减小姿态误差的方法,不仅有利于提高燃油测量系统的可靠性和安全性,而且可以改善燃油测量系统的维修性,使燃油量测量技术跃上了一个新的台阶。     

一种多模冗余结构存储器系统的容错设计研究

某型飞机代码转换器存储器用于存储ARINC419总线数据的地址,针对存储器数据易丢失影响数据传输的故障,提出了采用多模冗余结构的存储器系统容错设计方案;首先研究了三模冗余结构的可靠性,分析了存储器采用冗余结构设计的可行性,在此基础上,给出了多模冗余结构存储器实现方法和逻辑电路,并对其容错性进行了分析;实际工程应用表明,采用多模冗余结构存储器设计提高了国产化代码转换器的可靠性,降低了该设备的故障率。     

舰载武器系统局部故障分析方法与研究

针对舰载电子与武器装备结构复杂、设备数量庞大、分布舱室多、检测点分散不集中等问题,在充分调研论证基础上,以系统局部故障分析研究为切入点,提出适用于舰船武器装备特点的局部故障的分析方法;对系统的局部故障我们采用故障树的方法进行界定,并通过核心路径跟踪技术来确定检测点;采用核心路径在线故障检测方法,有效地节省测试资源,提高测试效率。