基于BP神经网络和证据理论的超声检测缺陷识别

针对超声检测缺陷性质识别中准确率较低的问题,研究了一种基于BP神经网络和证据理论进行超声检测缺陷识别的方法。首先,提出了一种基于BP神经网络和证据理论的融合模型,利用BP神经网络进行特征层融合,将其输出作为证据源的概率分布函数。其次,在决策层融合中针对传统D-S证据理论易出现证据冲突的情况,考虑到不同传感器获取数据的可靠性差异,给出获取证据源可靠性因子的方法。通过引入可靠性因子λ衡量不同证据源的可靠性,使得所有证据源经过可靠性评估后再进行数据融合。最后,通过超声检测手段获取某航空材料的缺陷数据,并对提出的方法进行了验证。研究结果显示,该方法能够更加准确地进行缺陷识别,与传统D-S证据理论相比提高了缺陷识别的准确性。     

基于规则的建模方法的可解释性及其发展

建模方法的可解释性指其以可理解的方式表达实际系统行为的能力. 随着实践中对可靠性需求的不断提高, 建立出可靠且可解释的模型以增强人对实际系统的认知成为了建模的重要目标. 基于规则的建模方法可更直观地描述系统机理, 并能有效融合定量信息和定性知识实现不确定信息的灵活处理, 具有较强的建模性能. 本文从基于规则的建模方法出发, 围绕知识库、推理机和模型优化梳理了其在可解释性方面的研究, 最后进行了简要的评述和展望.     

Real time remaining useful life prediction based on nonlinear Wiener based degradation processes with measurement errors

Real time remaining useful life（RUL） prediction based on condition monitoring is an essential part in condition based maintenance（CBM）. In the current methods about the real time RUL prediction of the nonlinear degradation process, the measurement error is not considered and forecasting uncertainty is large. Therefore, an approximate analytical RUL distribution in a closed-form of a nonlinear Wiener based degradation process with measurement errors was proposed. The maximum likelihood estimation approach was used to estimate the unknown fixed parameters in the proposed model. When the newly observed data are available, the random parameter is updated by the Bayesian method to make the estimation adapt to the item＇s individual characteristic and reduce the uncertainty of the estimation. The simulation results show that considering measurement errors in the degradation process can significantly improve the accuracy of real time RUL prediction.     

无助剂沉淀铁催化剂上F-T合成的研究

研究了高温条件下无助剂沉淀铁催化剂在固定床积分反应器中的F-T合成反应。实验结果表明在实验条件下,随着温度的升高,CO和H2的转化率明显增大;而空速的增加,H2和CO的转化率下降。在压力2.6MPa,空速0.86L·h-1·(g-Fe)-1,H2／CO=2／3,温度260-280℃时,产物中的烃类主要是C5-11,约占烃类总质量的50％,其次是C2-4,约占烃类总质量的25％,再次是C12+,约占烃类总质量的18％,C1占7％。     

用离散模型模拟多孔介质气固相反应过程的C++实现

多孔介质的气固相反应模拟可分为连续模型和离散模型。离散模型形式简单,不需要求解复杂的偏微分方程组,容易在计算机上实现。但通常离散模型计算量较大,对计算机的运算速度和存储量有一定要求。本文利用C 语言建立了模拟程序,利用C 语言的容器类型变量可以对向量数据进行灵活高效的处理。本文建立了离散网络类,封装了网络构成、网络标注及反应过程总网络变化的算法。该程序能够快速处理多种联接形式的二维或三维网络。利用该模型计算了化学反应控制的多孔介质气固相反应过程的反应速率与转化率的关系,与文献报道的实验结果趋势吻合。     

浆态床反应器压力信号混沌分析及预测

运用混沌分析的方法对浆态床反应器压力信号进行了分析,结果表明,浆态床反应器在不同操作条件下都具有混沌性,并且当固含率为20％时反应器中混沌性较强,而在15％和30％固含率时反应器中混沌性较弱,在操作气速较低（1～2 cm/s）和较高（8～10 cm/s）的情况下,床层轴向上各处混沌性较为均匀;气速在4～6 cm/s下,床层轴向上各处混沌性相差较大,床层中部混沌性最为显著.采用了基于最大Lyapunov指数的预测法对压力时间序列进行逐步预测,预测值与实测值符合的很好,误差基本上在1％以内.     

一种AGC算法的设计与实现

针对通信线路频响差导致信号变化范围大、大信号屏蔽小信号的问题,设计和实现了一种自动增益控制（AGC）算法。采用过采样和数字滤波技术,增加了模拟信号的转换位数,增大了AGC的动态范围;采用可变步长设计加快了AGC的收敛速度。     

基于时频分析和模式识别的惯性器件故障监测与诊断技术研究

利用时频分布检测信号的基本原理,提出了一种基于PMH分布和模式识别的惯性器件故障监测与诊断方法。实验表明本文所提出的方法能够辨识出惯性器件的故障类型,并且能够实现状态监测和故障分离。该方法在工程实际中具有很好的实用性。     

基于灰色关联分析与自适应混沌差分进化算法的激光熔覆工艺参数优化方法

多道搭接激光熔覆工艺具有复杂性与耦合性,熔覆层质量受到工艺参数的直接影响.为确定最佳的工艺参数,以45钢表面多道搭接激光熔覆M2合金粉末为例,针对工艺参数对熔覆层宽度、表面平整度和稀释率的影响,设计相应的中心复合实验;通过灰色关联分析(GRA)建立熔覆层质量综合评价度,将多目标优化问题转化为单目标,并采用响应面分析法建...     

一种基于平均时延最小化的跨层自适应算法

该文研究了OFDM系统的跨层自适应问题。针对现有资源分配算法不能有效地兼顾频谱效率、公平性和QoS的问题,提出了一种综合考虑CSI和排队信息的基于平均时延最小化的跨层自适应资源分配算法。该算法利用经济学中的效用理论,将平均等待时间作为优化权重,充分保证了不同业务的QoS,通过效用函数保证了不同等待时间或者不同QoS的公平性。仿真结果显示,该算法的时延性能略好于LWDF算法,大大好于PF算法和EXP算法,并且很好地保证了时延的公平性,非常适合对时延敏感的通信。