机电系统健康状态预测和维修决策的双向优化方法

在以机电系统为代表的复杂装备健康管理的应用场景中,健康状态预测与维修决策操作依赖于装备的健康状态演化进程,二者在所依赖的知识上具有明显的耦合性,对应的二元知识也因此具有双向融合的价值。本文从健康状态评估与维修排故二元知识的双向融合出发,提出一种面向机电系统的健康状态预测和维修决策双向优化方法,即定期利用该阶段累积的有限运行记录,在该阶段的健康状态预测和即时维修决策模型上做出优化。最后,本文基于实际机电系统中天线调平系统的仿真实验对本文所提的双向优化方法进行了验证,健康状态预测误差稳定降低到0.002%,维修决策收益稳定提升到93.57,验证了本文提出的健康状态预测与维修决策协同方法的有效性。     

复杂系统综合健康管理

复杂系统综合健康管理(CSIHM)是测试技术、人工智能和信息技术的综合应用,它是从故障检测、隔离和重构(FDIR)技术演变而来的,并且注入了当前先进的推理技术,将管理功能从FDIR扩充到自主重构、资源重组以便安全、有效地实现任务目标.CSIHM概念起源于上世纪90年代,目前国外已经大量开展CSIHM关键技术研究、系统验证工作,有些健康管理系统已进入工程应用阶段.介绍了CSIHM的概念、系统结构、信息组成,其关键技术主要包括融合技术、预测技术、决策支持技术、通信技术等,进一步提出CSIHM的研究方法和具体实施策略,最后总结了CSIHM的内涵和研究意义.     

VXI总线仪器自动计量校准系统的研究

VXI总线仪器由于其性能优越且软，硬件体系具有开放性，在航空，航天，电子通信，交运运输，军事等领域得到广泛的应用。作为一种自动测量设备，VXI总线仪器自身的计量校准也是必要的，不可回避的。本文结合作者的研究课题，阐述了进行VXI总线仪器校准的必要性和特殊性，分析比较了几种VXI总线仪器校准方案，组建了一套自动校准系统，论述了校准软件的结构及软件误差的控制措施，最后展望了VXI总线仪器校准的发展方向。     

基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究

针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法.通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理.实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波.     

航空航天中的综合运载器健康管理技术

新一代战斗机中采用综合健康管理技术是为了解决高的战术技术指标与可承受的成本之间的矛盾。综合运载健康管理IVHM     

基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理

由于动态称重过程中的噪声干扰,导致动态称重信号处理中存在数据处理速度慢与精度低等不足.为了提高动态称重的快速性与准确性,本文将高斯和粒子滤波算法应用于动态称重数据处理.在对动态称重系统建立状态空间模型的基础上,引进高斯和粒子滤波算法,利用高斯和逼近状态的后验密度,提高了对状态分布估计的精确性.实验结果证明,高斯和粒子滤波方法有效地提高了动态称重的速度与精度,比较实验结果说明本文方法优于传统的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波效果.     

ATE系统校准技术研究

由于ATE系统的复杂性和多样性,致使确定一种通用的ATE校准方案十分困难,目前还没有统一的国际,国家标准可以参照。ATE系统校准从方法上可以分为离站校准和在站校准两大类,本文分析了传统离站校准方法的特点及缺陷,提出解决这些不足应该采用在站校准的观点。并结合某型直升机飞控系统ATE校准实践,论述了将ATE作为一个整体来进行校准的优点,研究了这种在站校准的基本思路和需要解决的一些硬件及软件关键问题。提出了一种利用A1E系统内部计量链向国家标准溯源的ATE系统校准方法,最后介绍了用该方法对某型直升机ATE系统进行校准的实施步骤及校准结果。     

基于等效系统的动态称重数据处理

动态称重技术是目前产品定量包装领域十分关心的问题,如何提高称重的精度和速度是动态称重的难题之一。基于定量包装的动态组合秤实验数据,采用等效系统的方法对动态称重数据进行处理,提出了基于非线性系统辨识的滤波方法,并设计适合动态称重数据的尺度函数对快速性和稳定性进行评估。结果表明,该方法较之传统的平滑数据滤波方法,有效提高了测量的快速性。     

信越防粘釜技术介绍

概述 信越化学公司的防粘釜技术是闻名于世的。该公司在65年开始了釜大型化的技术研究。釜大型化迫使氯乙烯悬浮聚合防粘釜技术的开发。该公司在67年发表了有关防粘釜专利,到目前为止,该公司所发表的防粘釜专利的数目居世界首位。目前信越公司127m~3釜防粘釜技术已达到每釜开盖,自动清洗喷涂一次,可连续运转200釜次(3个月)清釜一次的水平。 信越公司所发表的防粘釜专利包括:涂布液配方、防粘釜添加剂,喷涂装置及防止体外回流冷凝器的堵塞等几个方面。我们现     

基于边缘增长的协同训练方法

为保证分类器间的差异性,同时提高子分类器自身性能,提出一种新的基于边缘样本增长的半监督集成学习方法——边缘协同森林(M-Co-Forest)。当从未标记样本中选取伪标记样本时,不仅考虑未标记样本的标记置信度,同时考虑未标记样本在已标记样本中的位置。只有处于当前分类器训练样本边缘且置信度高于预设阈值的样本才能被赋予伪标签,加入下一轮学习。同时,利用噪音学习理论指导训练过程,当伪标记样本的数量不足以进一步提升分类器性能时,停止迭代。多个UCI数据集和CTG数据上的实验结果表明M-Co-Forest的性能优于对比算法。