基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

纳米电路交叉冗余容错技术研究

提出了一种针对纳米电路的数字电路容错设计新方法．该方法基于交叉冗余原理,利用两种二进制错误的不对称性,采用模块化方法对纳米电路进行容错设计．以阵列乘法器为例,采用新方法对电路进行设计和仿真,并结合实验结果与传统的可重构和三模冗余容错方法进行比较．交叉冗余方法无需检测模块及表决器,不会增加系统延时,并且在资源消耗方面远低于传统方法,对纳米电路尤其适用．     

可重构阵列自主容错方法研究

设计了一种具有故障自诊断和自修复能力的可重构阵列单元结构。在功能细胞单元内部实现分布式的故障自诊断,在测试到故障后,可以自主地将距故障单元最近的空闲单元进行替换,接着自动取消受故障影响的线网,并在新的布线端点间对这些线网重新布线。以4位并行乘法器为例,实验结果证明了可重构单元阵列的故障自修复能力,并验证其重构时间较短且可靠性较高。     

一种云样本的控制产生及在电路故障诊断中的应用

为了选择电路故障诊断中的特征样本,提出了产生云样本的方法,并用于神经网络的训练和识别.首先采用逆向云理论对初始特征样本进行统计以获取数字特征,其次采用正向云理论产生扩展训练样本,并用新产生的样本训练两种神经网络.仿真结果表明,采用云样本训练的神经网络要比采用常规样本训练的性能稳健,具有较好的抗噪卢性能,在模拟电路故障诊断中达到了较好的诊断效果.     

胚胎型仿生电路中具有自修复性能的存储器设计

胚胎型仿生电路是一种芯片级容错数字电路,其工作机制为汲取生物体生长过程的灵感从而使得数字系统具有自主容错能力。该电路是由二维电子细胞阵列组成,文中分析了这种数字电路的结构和容错机制,讨论了细胞的主要组成部件的设计,并基于海明码(Hamming Code)为细胞中的存储器设计了一种具有自检测和自修复能力的结构。最后,以4×4乘法器为应用实例,通过仿真实验验证了细胞中存储器的自诊断、自修复能力和该仿生电路的自修复能力。     

AES中字节代换和列混合的硬件可逆设计

针对AES硬件实现占用大量资源的缺点,对其两个核心计算部件(字节代换和列混合)进行了硬件可逆设计.该设计采用模块复用技术,使字节代换及其逆变换模块最大限度地共享GF(2<'8>)域中的模逆运算单元,而使列混合及其逆变换模块最大限度地共享p(x)乘运算单元,以较小的硬件代价实现了字节代换模块和列混合模块的硬件可逆设计.最后在Xilinx的FPGAVirtexE xev2000e-6上进行了仿真验证,实验结果表明,与其他同类设计相比,新设计方案明显减少了硬件开销.     

一种基于遗传算法的动态电流测试生成方法

针对数字电路测试矢量生成复杂、数量庞大的问题,研究了采用遗传算法进行优化选择的数字电路动态电流测试矢量生成方法.利用遗传算法全局优化、并行处理结构等特性来获得冗余度较小的精简测试集.将得到的测试集施加至电路中,并检测数字电路动态电源电流,再采用小波包分析提取故障特征信息,用BP神经网络来进行故障定位.以ISCA85'基准电路C432为例,验证了文中方法的有效性和可行性.实验结果表明所提出的新方法可以在较小的测试集下达到100%的故障诊断率.     

闭环Boost电路电解电容的故障预测方法研究

为了实现闭环Boost电路中电解电容的故障预测,本文采用基于特征参数退化的方法,利用LS-SVM及LS算法对电解电容的特征参数序列进行预测,实现了电解电容的故障预测与剩余寿命估计.仿真及物理实验均证明了本文方法的有效性及准确性.     

基于场景匹配与可重构技术的自适应道路检测

车辆视觉辅助导航系统要求具有很高的鲁棒性和实时性。而视觉处理系统中,单一算法很难克服环境变化产生的影响,做到各种道路环境下的最优。针对目前这一研究难点,提出了基于道路场景匹配和硬件可重构技术的自适应道路检测方法。该方法基于道路场景分类来实现算法与道路场景的最佳匹配,利用可重构硬件来实现硬件算法功能的实时自适应重构,由此实现车辆视觉辅助导航自适应道路检测。实验结果表明:该方法具有检测性能好、鲁棒性强、实时性高的优点,检测正确率达到了90.17%,较好地解决了检测系统自适应性与实时性之间的矛盾。     

直流绝缘故障检测智能传感器系统

为实现直流供电系统中的绝缘故障检测,研制了一种以AVR单片机为核心的智能传感器系统。该系统利用电磁感应原理检测直流供电系统中电气负载馈电回路的不平衡电流,实现了对电气负载绝缘故障的检测。经过现场测试,该智能传感器系统具有低功耗、高可靠性和易使用的特点,试验结果表明:系统达到了检测准确度要求。