基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

基于模糊聚类的航空发动机故障预测研究

为了保证飞行安全和降低航空维修成本,提高航空发动机故障预测的准确性,利用数据挖掘技术,提出了一种基于模糊聚类的航空发动机故障预测的数据挖掘模型。通过对航空发动机维修数据的分析,构建了发动机数据的采集框架以及维修数据挖掘模型,利用模糊聚类理论对某型号航空发动机的维修数据进行聚类,依据不同的阈值获得样本的不同分类情况进行故障预测。最后通过算例仿真验证了模糊聚类可以为航空发动机故障预测提供决策依据。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题，在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上，通过引入故障因子定量给出故障量大小，实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时，采用基于统计学基础的包络线算法，通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发，使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证，结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算，基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于Internet的网络化三容水箱实验平台

基于网络的故障诊断与容错控制算法的现有研究大多止于数值仿真,而简单的数值算例无法准确反应实际的工业过程,需要利用真实的物理实验平台对各种算法进行评估。本文构建了基于Internet的网络化三容水箱系统,为网络化故障诊断与容错控制算法提供了一个基准的实验平台。该系统有较为精确的数学模型,可以方便地设置多种故障。整个系统立足于真实的物理系统、真实的网络传输特性以及真实的故障种类,可作为基准平台对网络化故障诊断与容错控制算法的效果进行评估。     

基于模糊故障树理论的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,通过对现有故障诊断方法的分析,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以泵控马达系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了该系统的模糊故障树,进行了量化分析和算法研究,介绍了模糊故障树方法的原理、方法和特点。研究表明,这种方法较之传统方法实用、有效     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。     

具有外圈单一点蚀故障的滚动轴承动力学建模及仿真

为揭示滚动轴承外圈单一点蚀故障机理,基于Hertz接触理论和接触变形量渐变释放的客观事实,考虑了滚动体通过外圈点蚀故障时外圈自身变形量的影响,在给出滚动体进入和离开故障区时变形量的释放变化规律和计算方法基础上,建立了外圈含单一点蚀故障缺陷的滚动轴承动力学模型。通过数值仿真和实验验证,证明了本文模型的正确性,为滚动轴承外圈故障诊断提供了理论依据。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

基于线性参数变化自适应观测器的鲁棒故障诊断

基于线性参数变化自适应观测器,研究了一类具有外部扰动的不确定线性参数变化系统的鲁棒故障诊断问题。针对飞控系统具有非线性和时变的特点,运用了线性参数变化技术,提出一种基于线性参数变化自适应观测器的自适应故障估计算法来估计故障信息。为降低外部扰动对故障估计的影响,引入了H∞鲁棒性能指标来设计线性参数变化自适应观测器以及故障估计算法。结果表明,该方法具有良好的故障估计性能,且对外部扰动具鲁棒性。设计过程中,将参数的求解转化为线性矩阵不等式（LMIs）约束下的凸优化问题。最后,将该方法应用于直升机线性参数变化飞控系统执行器故障诊断,仿真实验验证了该方法的有效性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计

针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。     

特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)

将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。     

基于被动复制方式的容错CORBA模型

容错CORBA(Common object request broker architecture,公共对象请求代理体系结构)是OMG(Objectmanagement group,对象管理组织)为了给分布式系统带来容错特性而对通用CORBA所作的一个扩展。文中首先介绍了基于被动复制方式的容错CORBA模型——PFORBUS,针对其中主服务器的重要性,该模型提出了一个主服务器选择算法,该算法基于三角模糊数对不同服务器的可靠性进行评价,从而找出可靠性评价值最高的服务器作为主服务器。然后详细介绍了PFORBUS模型在该算法支持下的相关工作,包括系统初始化、正常工作流程及主服务器失效后的处理等。最后对该模型采用不同主服务器选择算法的情况进行了仿真,并取得了较好的效果。     

基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计

考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题，针对飞行器发生较大故障的情况，提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹；由于NFTET只适用于发生较小故障的情况，为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆，基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法，得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明，本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题，提高了飞行器的自主容错能力。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

飞机复杂系统故障诊断的灰色粗集推理方法

传统的复杂系统故障诊断规则不易获取且方法单一,不能满足系统维护要求.文中全面考虑复杂系统诊断的数据来源,用灰色关联理论降低系统复杂性并通过粗糙集约简数据的思想实现灰色粗集推理.基于灰色粗集推理方法实现了故障诊断规则的获取,并通过实例验证方法的可行性,结果明显优于神经网络算法,可有效提高诊断效率.