基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法

作为直升机上重要的关键部件,直升机齿轮箱能够将动力转换为动力输出形式,从而满足不同形式下动力的需要;针对直升机齿轮箱状态无法准确预测的技术难题,将灰色系统理论中的灰色预测方法运用到直升机齿轮箱中,有效解决了齿轮箱使用状态难以准确预测的技术难题;首先对采集到的直升机齿轮箱的不同的振动信号进行特征提取,然后采用信息融合技术,将不同振动信号的特征值进行融合,最后运用灰色预测方法对直升机齿轮箱的使用状态进行预测;文中对所提出的方法进行了试验验证,结果表明,所提出的基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法能够实现对直升机齿轮箱的状态准确预测的效能,并对其他航空设备以及机械设备的状态预测具有一定的借鉴意义。     

基于灰色理论的预测系统框架与实现

1 引言 1982年我国学者邓聚龙教授首次在荷兰的国际性杂志上发表了灰色理论,它是建立在灰色系统基础之上的计算理论。从系统的观点来看,我们称信息完全明确的系统为白色系统,信息完全不明确的系统为黑色系统,信息部分明确部分不明确的系统为灰色系统。现实世界中的绝大多数系统都属于灰色系统的范畴,而且同一个系统,在高层次时可能是“白色”的,到了低层次时却可能是“灰色”的。因此运用灰色控制系统理论来认识世界,来解决白色系统理论无法解决的问题,具有重要的意义。灰色理论的一个重要的应用领域是趋势预测。传统的预测方法,建立的是离散的递推模型,这一局限使得它不能对系统做出长期预测。灰色理论利用连续的灰色微分方程     

航天器故障状态诊断和上行数据验证方法

基于遥测参数静态阈值的航天器故障状态诊断是目前普遍采用的方法,因缺乏验证平台地面系统难以保证上行数据正确;分析了参数静态阈值法的局限,研究了基于状态动态属性的航天器故障状态诊断方法,提出了通过建立仿真平台验证上行数据方法;方法已用于航天器实际测控,状态动态属性方法使航天器故障状态诊断更加准确,根据提出的上行数据验证方法建立的平台多次检查出了上行数据中的错误,提高了航天器控制的可靠性。     

基于灰色变权搜索的软件故障预测方法

针对软件故障数目历史数据的小样本特征,在传统灰色模型基础上,将预测模型的建模问题转换为灰色权因子的搜索问题,建立了变权搜索模型进行故障数目预测;提出用实测和预测序列的均方误差和斜率距离构建搜索指标集,用欧式距离构建计算各指标权重的最优准则函数,对模型的灰色权因子进行全局最优搜索,权因子随故障发展过程实时变化;经实例仿真,预测与实测序列相对误差较小,验证了所提方法的可行性和有效性,对装备软件风险评估提供了有效的决策支持。     

基于改进灰色神经网络的故障预测方法研究

故障预测技术是电子装备预测与健康管理（PHM）领域的核心内容, 对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合, 构建灰色神经网络模型并对其进行分析; 然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进, 提出一种基于改进灰色神经网络的故障预测模型; 最后以某型脉冲测量雷达中频接收组合中的压控振荡器为例, 以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证。预测结果表明, 将该预测方法应用于电子装备PHM是行之有效的, 可有效提高故障预测精度。     

基于灰色新陈代谢和神经网络的故障预测方法研究

针对工业装备故障预测中存在信息不完备等问题,提出将灰色理论与神经网络算法相结合的组合预测方法。首先,通过数据变换技术和重新构造背景值求值方法优化新陈代谢GM(1,1)模型的初始值以及背景值,然后将优化后的新陈代谢模型的输出数据集作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的期望输出。运用附加动量项和变化的自适应学习速率对神经网络的权值更新方法进行改进。其后将得到的最佳神经网络的输出值作为最新信息运用到新陈代谢模型中得到预测值。齿轮运行状态实例预测结果表明,该预测方法可有效提高故障预测精度。     

基于灰色系统预测威胁赋值方法

资产、威胁、脆弱性是信息安全风险评估的三个基本要素,在风险评估过程中首先必须对这三个要素识别与赋值,赋值的准确度关系到评估结果的科学性和客观性。依据威胁的统计属性,提出用灰色系统预测给威胁赋值的方法,通过建立灰色系统预测模型、灰色微分方程计算、残差检验,用历史数据预测评估本期威胁出现的频率,再经过威胁频率等级化处理,进...     

基于灰色理论的电力变压器故障预测

文章提出了一种基于综合灰色模型的电力变压器油中溶解气体浓度预测的方法,进而预测电力变压器的故障.首先对非等间隔时间序列进行等间隔处理,然后对序列进行级比检验,对于级比检验不合格的序列进行弱化处理,使用GM(1,1)得到预测序列,检验预测序列精度,对精度未满足要求的序列使用残差 GM(1,1)进行残差修正,通过预测某超高...     

基于灰色粒子群神经网络的航天器参量预测

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、灰色理论与神经网络的优势相结合,提出了一种灰色粒子群神经网络组合参量预测方法,实现了灰色模型、粒子群算法、神经网络模型的优势互补.针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,采用总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差3个预测结果评价指标,对灰色粒子群神经网络模型、粒子群神经网络模型、灰色模型和残差修正灰色模型的预测结果进行了比较,结果证明灰色粒子群神经网络模型的预测精度较高,在航天器参量预测领域具有很好的应用前景.     

基于动态灰色预测的网格故障检测算法

针对网格系统故障检测的需求，提出了一种基于动态灰色预测的网格故障检测算法。基于不可靠故障检测思想，建立了网格系统及故障检测模型；结合心跳策略和灰色预测方法，设计了一种动态心跳机制，并给出了预测模型和实时预测策略；提出了基于该动态心跳机制的网格故障检测算法，分析了算法的可靠性,并通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性。     

基于系统级诊断理论的卫星网络故障识别算法

提高卫星网络的容错性是一项具有挑战性的工作,故障识别是其中一项根本措施.在采用双层节点图对卫星网络建模的基础上,提出一种基于PMC测试无效模型的卫星网络故障识别算法,并证明了算法的正确性.通过大量仿真实验,对算法在不同类型的卫星网络中的性能进行了对比与分析.实验结果表明,算法能够适用于多种网络拓扑,并具有良好的鲁棒性.     

基于知识的卫星故障专家诊断系统的设计

以卫星故障的诊断和排除为背景,设计了一种基于知识的卫星故障远程专家诊断系统;分析了诊断系统的总体框架,阐述了系统的工作过程;重点设计了系统的远程诊断中心,建立了系统的诊断信息流程,构建了专家知识库;考虑到操作人员对卫星设备的掌握程度不同,系统在故障判别决策上采用顺序诊断推理和快速诊断推理两种方式,提高了系统的诊断效率;同时,采用端对端保密交互和数据通信保密交互两种手段,提高了系统的保密性和安全性;通过多次卫星发射任务检验,该专家诊断系统能够准确定位卫星故障单元,具有定位准确、排故有效、安全可靠等优点,对缩短卫星发射的任务准备时间、提高航天发射的可靠性具有重大的工程意义。     

基于专家系统的船载卫通站伺服系统故障诊断研究

针对船载卫通站伺服系统故障诊断依赖人工经验且效率低的问题,提出了一种基于专家系统的故障诊断方法。通过分析伺服系统常见故障及诊断流程,依据专家经验从系统状态监测数据中提取故障诊断的特征向量,采用面向对象的方法对专家系统的知识库中的规则建模,最终运用深度优先算法完成故障诊断推理。实验证明:该方法能快速准确的识别伺服系统故障,提高了故障诊断的效率,对提高伺服系统可用性和可靠性具有重要意义。     

控制系统状态故障的可检测性研究

从控制系统的结构出发 ,对线性系统状态故障的可检测性进行了讨论 ,提出并证明了线性能观系统的状态故障是可检测的结论     

基于改进灰色预测模型的半球谐振陀螺在线故障检测

针对基于半球谐振陀螺的导航系统故障检测的实时性要求高、数据变化缓慢等特点,提出了一种改进型的灰色预测模型,将移动窗口初值优化的灰色预测模型和最小二乘结合,对该类惯性传感器的故障进行实时在线检测.对处置优化的灰色预测模型的残差信号进行建模,提高了预测的精度,从而实现了利用少量的历史数据对下一时刻数据的准确预测,达到对半球谐振陀螺实时故障检测的目的.详细描述了改进型灰色预测模型的建模方法和步骤,并针对半球谐振陀螺的3种故障形式,与普通灰色预测方法进行了对比仿真研究.结果表明该方法可以准确、有效地进行在线故障检测.     

卫星导航系统模拟电路故障注入方法研究

针对卫星导航系统电路故障中的模拟畸变TMB故障的机理进行了理论分析和仿真,着重研究伪码的相关函数和功率谱。基于现场可编程门阵列(FPGA)和调制方式的特性,提出了伪码先振荡后量化的设计方式,重点探讨了其在FPGA上的实现方法,并对关键的IIR滤波器的实现进行了分析。结合自研的卫星导航系统模拟器平台实现故障注入,对故障信号的相关函数和定位结果进行测试。结果表明,在该设计系统中随着振荡频率和衰减系数的增大,对系统的定位影响越小。     

基于KPCA和灰色模型的凝汽器故障预测

汽轮机凝汽器的故障预测为其故障自愈的研究提供了理论依据.提出一种基于核主元分析和灰色预测模型的汽轮机凝汽器故障预测方法,首次将灰色预测理论应用于凝汽器的故障预测.采用核主元分析法对故障特征数据进行分析和处理,提取反映故障的主要特征量,以降低特征变量之间的非线性相关性,同时减少灰色预测模型的预测参数的数目.然后应用灰色预测理论建立故障特征的预测模型,对每一个主要特征量的趋势值进行预测,重构故障特征向量,用于汽轮机凝汽器故障的预测分析.     

基于小波变换与灰色系统理论的图像边缘检测

多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合．提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。