张家界机场气象预报指标诊断系统

张家界荷花机场气象预报室从业务需要出发,编制了一套指标诊断系统,应用于实际业务中,对提高预报的准确性、做好日常航空飞行的气象保障工作具有较好的指导意义。系统采用可视化编程,引进气象学诊断分析相关原理方法,使系统本身具有自动性、适用性和可再开发性等特点。     

基于模糊BP神经网络的模拟电路实时故障诊断

以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于S变换的全桥整流电路故障诊断研究

针对应用广泛的全桥整流电路故障分析,根据整流电压波形的畸变规律,分析了2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元。运用S变换分析,提取了故障特征值,并以此构造故障模式向量作为RPORP神经网络的输入。实现了电路的故障诊断与定位。为双凸极发电机整流电流故障的进一步研究打下了基础。     

两级数据融合算法在木材干燥过程中的应用

本文提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级数据融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题。基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法的研究,可有效地判断工业现场传感器的工作状态。实验结果表明该方法可正确定位并准确分离出木材含水率检测系统中失效传感器。     

一种IEEE 1394b主机光纤接口卡的设计与实现

针对工控领域中对现场总线传输距离、抗电磁干扰性、总线带宽方面的要求,设计了一种具有故障诊断功能的IEEE 1394b-PCI先纤接口卡.利用此接口卡搭建光总线系统进行实验测试.由实验得到的工控机端光总线视频传输图及实验数据,可以看出该接口卡能够满足实际的应用需求.同时,搭建的光总线系统能够实现故障定位,方便现场维护.     

基于混沌差分进化FCM算法的舵回路故障诊断

为了提高故障分类的准确性,提出了一种混沌差分进化模糊C-均值故障识别方法(CDEFCM,chaotic differential evolution fuzzy C-mean).该方法利用差分进化算法高效的全局搜索能力以及混沌序列的均匀遍历特性,克服了模糊C-均值算法(FCM,fuzzy C-mean)对初始值敏感的缺点及遗传算法易收敛到局部极值点的缺陷,用该方法进行故障聚类分析,可以准确地识别故障.以某飞控系统舵回路常见故障为例进行了仿真验证,结果表明该方法能有效地识别出故障.     

基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法

在全面分析智能二次测爆仪中传感器主要故障的基础上,提出了基于L-M算法的神经网络诊断方案.通过模拟矿井中各种气体体积分数所占比例的仿真实验证明:基于L-M算法的神经网络故障诊断系统具有良好的故障监测与诊断能力.     

基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

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.