大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法体系

针对智能车间制造数据呈现的大数据特性,研究大数据驱动的车间运行分析与决策方法体系。在分析传统方法局限性的基础上,提出"关联+预测+调控"的车间运行分析与决策新模式,进而提出该模式下的方法论体系,包括车间大数据预处理与分析方法、车间运行状态预测方法及车间运行状态决策方法等。提出车间运行分析与决策技术体系,深入讨论了海量高维多源异构制造数据预处理、动态制造数据多尺度时序分析、制造数据关系网络建模与关联分析、车间运行状态演化规律与预测和基于定量调控机制的车间运行决策等关键技术。所提体系将对实现大数据驱动的智能工厂有重要借鉴价值。     

基于 CPCI 模块的无人航天器软件重构技术

针对传统无人航天器软件重构技术耗时过长和重构性能较差的问题,提出基于 CPCI 模块的无人航天器软件重构技术.调用 CPCI 模块内总线的所有接口控制模块动态加载的顺序,实现 CPCI 模块的动态加载;利用 VI 程序配置和 FPGAVI 子程序配置,完成无人航天器上位机的标定开发,通过 FPGA 配置时序执行点火、喷火、驱动和熄火等重要指令.集成多个 AD 采集板,完成软件烧写程序,启动 CPCI 模块内的各个接口,完成模块动态配置,实现软件重构.实验结果表明,基于 CPCI 模块动态加载的无人航天器软件重构技术的重构耗时短,运行有效功率较高,电机转速稳定.     

基于网络的反求数据处理组件

对反求数据显示、预处理、重构等技术进行研究,以VisualC++为平台,使用OpenGL几何造型功能,开发了基于网络的反求数据处理组件,并将其嵌入到反求网络平台中。该平台针对中小企业对反求技术应用的需要,集成了反求技术与设备,其中反求数据处理组件实现了反求数据的在线显示、预处理、三维重构等功能。     

动态系统基于模型诊断的研究进展与展望

基于模型诊断是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理技术,其应用也越来越广泛.介绍了动态系统基于模型诊断的诊断过程,综述了建模诊断方法、时序基于模型诊断方法.通过与静态诊断的比较,指出动态系统基于模型诊断的各种定义及其研究意义,并指出有待解决的问题.     

数据同化方法在曲面重构中的应用

数据同化方法是气象、海洋进行数值预报的主要方法,四维数据同化的提出提高了其预报的准确性。四维数据同化的实质就是由大量观测值去确定出这些观测值所决定的曲面,而曲面重构也是依据测量所获得的大规模数据点重构实物的曲面模型。因此,本文提出了将数据同化方法应用于曲面重构的设想,文中分别介绍了如何用迭代寻优法进行网格优化和变分伴随同化法进行曲面重构。试验结果表明:优化后的三角网格更趋于正三角形,同化后的曲面逼近精度明显提高,达到了提高重构曲面与实物一致性的目的。     

动态系统基于模型诊断的研究进展与展望

基于模型诊断是为了克服传统故障诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理技术,其应用也越来越广泛.介绍了动态系统基于模型诊断的诊断过程,综述了建模诊断方法、时序基于模型诊断方法.通过与静态诊断的比较,指出动态系统基于模型诊断的各种定义及其研究意义,并指出有待解决的问题.     

基于逆向工程的汽车覆盖件曲面重构技术研究

针对汽车覆盖件复杂曲面重构效率低和精度光顺度低等问题,提出基于逆向工程的多种曲面重构技术相结合的方法。通过多种测量技术采集多组点云数据,采用除噪、平滑等技术进行点云预处理,将多组点云数据统一到同一坐标系下,并通过研究Bezier理论和NURBS理论的优缺点,采用多种重构技术相结合的方法达到快速曲面重构的目的。采用该方法进行了汽车覆盖件车门内板的重构,结果表明该方法能够方便快捷地达到复杂曲面重构的精度和光顺度要求,具有较好的实用性。     

基于自适应时间窗的设备剩余寿命实时预测研究

为适应智能工厂设备剩余寿命预测和维护决策的实时性与准确性要求,针对设备的多样化健康状态与独立退化特性,综合考虑设备在不同作业环境中的个体差异与同类设备在重要指标上的共同依赖,设计了智能工厂MES中基于数据驱动的剩余寿命预测流程,该流程旨在实现独立退化特性设备的实时性剩余寿命预测;随后结合广义回归神经网络,提出一种基于实时状态的剩余寿命预测方法,该方法不仅采用自适应时间窗,提高了预测的精度,还进一步采用动态步长策略与相空间重构技术,降低了时序特征波动与训练样本较少带来的误差风险;最后利用轴承全生命周期数据,运用仿真验证了该方法的有效性。     

基于多源数据融合的电力系统故障诊断与评估平台开发

针对当前电力系统故障数据和信息分布在不同安全分区的问题,对符合安全防护规定的跨安全分区数据分类、关联和融合技术进行了研究,提出了基于多源数据融合的电力系统主网和配网故障智能诊断技术。在主网诊断过程中,充分利用故障状态量、电气量和时序信息等数据,并结合气象等外部要素情况,分析了故障原因;在配网评估过程中,综合利用电力生产管理系统(PMS)、调度管理系统(OMS)以及能量管理系统(EMS)的海量数据,发展了基于规则推理的配网故障诊断评估技术。并根据江苏电力系统实际情况,侧重电网运行信息、设备状态信息和环境监测信息深度融合与综合应用,开展了基于多源数据融合的电网故障诊断平台研究以及故障辅助分析系统的研制。研究结果表明:该系统综合利用了多源数据的冗余信息,可更快速和准确地实现故障智能诊断。     

柴油机表面低频振动的状态空间重构及其应用

提出了由实测柴油机表面振动加速度信号经变换再用于状态空间重构的预处理过程,结合典型实测信号说明了此处理过程的分析方法用于诊断的情况.先对表面振动加速度信号进行积分和滤波,求得适用于特定分析目的的表面低频振动位移序列,通过对此序列的分析确定合适的重构参数,并据此重构了系统的状态空间,对正常情况和两种简单故障情况下的重构空间进行相图分析、最大Lyapunov指数分析、主成分分析,给出了相应结果.分析结果表明,基于低频振动位移重构状态空间的分析方法能够比较直观、清晰地区分正常状态和两种简单的故障状态.