基于残差向量的船用液压系统健康状态评估方法研究

针对船用液压系统健康状态评估问题,提出了一种基于残差向量的动态评估方法,设计了基于残差向量的基本评估原理,研究了系统建模方法、残差生成方法、残差分析方法和健康度计算方法,并结合示例,构建了具体模型、残差与故障映射关系,最终评估液压系统的归一化健康度指标,方法可为开展液压系统故障诊断与预测提供参考。     

基于U-net语义分割模型的田间玉米冠层图像分割

针对田间冠层图像质量易受光照和天气变化等外界因素影响造成的分割精度低且无法自动化实现的问题,提出一种利用残差学习改进U-net模型结构的玉米冠层图像分割方法,利用残差结构增强U-net模型收缩路径的深度,提高模型的特征提取能力,并对模型结构进行重组设计,引入批标准化和Dropout机制增强模型的泛化性,构成U型残差学习的ResU-net分割模型,并结合分割领域典型的损失函数和评价指标,设计多种损失函数,通过对比不同损失函数在测试集上的表现,最终选定Focal_Tversky损失函数构成ResU-net++语义分割模型.实验发现:ResU-net模型在测试集上的准确率为0.939 8,优于传统的U-net模型的0.8936;且优化后的ResU-net++方法在测试集中的准确率为0.953 9、精确率为0.931、召回率为0.952 5、F_1值为0.941 9、IOU值为0.912 3,优于U-net和ResU-net模型.以不同的玉米品种构建了验证样本集,结果表明,ResU-net++模型在验证样本中的分割精确率为0.932 5,说明ResU-net++模型具有一定的泛化性,可以为不同光照条件下玉米原位冠层图像的分割提供参考.     

基于模型融合的自主潜器推进系统故障诊断

采用对自主潜器(AUV)的全局状态模型与推进器局部模型融合的方法,实现对水下机器人推进系统的实时故障诊断.在诊断过程中,对AUV的特征状态参数进行残差信息融合,提出了故障诊断准则,保证了故障诊断的可靠性;并以仿真试验验证了该方法的有效性.     

水准观测中两种稳健迭代限值选取的比较和研究

在稳健估计的选权迭代法中迭代判断的常规方法是将相邻两次迭代的参数估值之差的绝对值与选定的阈值相比来判断是否继续进行迭代,文中提出一种将两次迭代计算所得的残差之差的绝对值作为判断迭代的依据,并且提出了利于编程的向量二范数平均化算法,通过具体实例对比两种限值效果,证明本文提出的方法和常规方法具有相同的效果。     

基于模糊神经网络的水下机器人推进系统故障诊断

为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题，提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法，用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题，并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上，引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构，提出一种最小调整的模糊神经网络学习率，完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练，利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息，并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中，结果表明，基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。     

基于可变权重的舰船装备保障资源模糊综合评价

针对舰船装备保障资源评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属度函数;在此基础上,提出了基于可变权重的舰船装备保障资源模糊综合评价模型.该方法克服了现有方法的人为因素的局限性,实例计算结果反映了评价结果在各等级上的隶属度分量,有助于帮助部队认识舰船装备保障资源的状态.     

雷达跟踪目标的残差检测自适应多模型算法

提出了一种基于残差的自适应多模型算法，通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重。本算法无须机动检测，从理论上避免了延迟。通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性。     

ι^1优化故障检测技术的主要结论及存在的问题

鲁棒性是对基于数学模型的故障诊断方法的基本要求，不具备一定鲁棒性的方法是不可能投入实际使用的。最优化技术是提高故障诊断算法鲁棒性的常用方法。本文介绍ι^1优化故障检测技术的主要结论和该类方法存在的问题。     

基于加权预测残差的模型群切换算法研究

以舰艇反导武器系统中的机动目标跟踪与预测方法研究为背景,在分析变结构多模型算法的基本框架及模型群切换算法仿真计算流程的基础上,依据滤波过程中预测残差对跟踪精度的影响,提出一种基于加权残差的模型群切换方法.针对现代反舰导弹末端"蛇行机动"的运动特点,设计了不同的模型集,在想定的初始条件下进行Monte Carlo仿真实验,结果表明:提出的算法运行稳定,具有较高的费效比.     

基于小波网络的水下机器人故障诊断研究

由于水下机器人系统的复杂性、不确定性及强非线性等使得对其建模异常困难,采用一种最小调整的小波神经网络对其进行运动建模以获得理想的建模效果.通过该网络的自学习,调节小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值,既能以任意精度逼近函数的整体轮廓,也能捕捉函数的变化细节,使得函数的逼近效果较好.对比模型的输出与实际传感器测量值来生成残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而完成推进器故障诊断.完成了推进器故障诊断的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于时频分布图像的柴油机故障诊断

为研究柴油机故障诊断中图像分析法存在的问题,提出了一种基于时频分布图像分析的柴油机故障诊断方法.采集缸盖表面振动信号进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解,得到各阶内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),由前2阶IMF重构振动信号,并经Hib...     

基于分形特征和神经网络的柴油机故障诊断

针对现有柴油机故障诊断方法的不足,提出了一种基于分形特征和神经网络的诊断方法。讨论了关联维数的计算方法,利用Lab VIEW虚拟仪器开发平台,组建了一套基于声信号关联维数的柴油机故障诊断系统。计算了柴油机在不同工况下声音信号的关联维数,设计一个BP神经网络实现了柴油机故障诊断并进行离线训练,并进行试验验证,结果表明该方法能有效检测故障。     

基于二分图的舰艇编队网络故障定位方法

由于舰艇编队网络面向战略任务的特殊性,即使出现短时失效的问题,也会给造成无法估计的损失。论文把免疫遗传思想引入到舰艇编队网络的故障诊断中进行网络故障的定位,通过分析故障诊断的目标函数把故障诊断问题转化为成二分图问题,其求解转换成0-1规划的求解问题。进而提出基于免疫遗传算法的故障定位方法。仿真结果表明,论文所设计的方案定位简单,效率高,具有可行性。     

船舶柴油机故障诊断专家系统不精确推理模型研究

分析了船舶柴油机故障诊断技术的现状，提出开发基于现有机舱监控系统的故障诊断专家系统，重点对其不精确推理模型进行了分析研究。     

基于单片机的船用海水淡化装置故障诊断系统的设计研究

因现有的船用海水淡化装置故障诊断系统可靠性欠佳，在理论分析和实验的基础上研究了系统工作参数的影响因素，分析了系统常见故障对参数的影响，建立了基于8个技术参数的故障诊断逻辑。以此为基础设计了装置故障诊断系统，提高了诊断的可靠性。     

改进遗传算法的船用动力装置故障诊断系统

现有的故障诊断系统忽略了故障数据中的特征偏差系数,导致故障检测的计算过程较为繁琐,难以处理并行数据,因此基于改进遗传算法设计船用动力装置故障诊断系统。设计电源滤波电路作为系统硬件,在软件设计中,提取船用动力装置故障特征,基于改进遗传算法建立模型诊断故障。设计对比实验,实验组系统在动力系统关闭、动力系统不完全关闭、动力系统完全关闭时,诊断用时均小于2个对照组。结果表明,改进遗传算法的故障诊断系统信息处理效率高于现有系统。     

基于小波网络的水下机器人推进器故障诊断

针对小波神经网络的隐层小波函数可以调节伸缩因子与平移因子影响网络输出的特点，将其伸缩因子与平移因子引入到最小扰动动态学习率的学习算法中。此算法通过计算动态学习率，使得小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值的变化最小，这样便可提高小波神经网络的稳定性和收敛速度。使用这种小波神经网络对机器人建模，通过比较模型的输出（运动状态估计值）与实际测量值可得到残差，并分析残差提取故障判断准则，从而进行推进器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。     

Linux2．6内核下基于PCI总线的DSP设备驱动程序实现

针对Linux2．6版本内核，提出了基于PCI总线的DSP设备驱动程序实现框架，将在Linux下看作字符设备的DSP设备驱动与PCI设备驱动整合，通过在PCI初始化回调函数中对字符设备的注册和资源申请，以及虚拟文件系统接口的注册实现系统对通过PCI总线与主机进行数据交互的DSP设备的正确支持。为工程中设计有DSP设备的系统集成提供了指导。     

基于单片机的船用海水淡化装置故障诊断系统的硬件设计

现有的船用海水淡化装置故障诊断系统可靠性欠佳。在理论分析和实验的基础上，本文分析了系统常见故障对参数的影响，建立了基于8个技术参数的故障诊断逻辑。以此为基础设计以AT89C52为核心的电路系统，为完成整个装置故障诊断系统提供硬件支持。从而提高了对船用海水淡化装置故障诊断的可靠性和准确性。     

船舶动力装置运行故障诊断系统

传统船舶运行故障诊断系统,存在执行时间过长、诊断效率低下等弊端。为解决上述问题,设计新型船舶动力装置运行故障诊断系统。通过系统框架设计、故障诊断子系统设计2个步骤,完成新型船舶动力装置运行故障诊断系统的硬件设计。通过功能模块设计、程序函数设计、运行故障诊断子程序设计3个步骤,完成新型船舶动力装置运行故障诊断系统的软件设计。模拟系统运行环境,设计对比实验结果表明,新型系统与传统系统相比,有效缓解执行时间过长、诊断效率低下的问题。