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751.
基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。   相似文献   
752.
引入多Agent协商的协同优化在卫星设计中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
卫星设计是复杂的多学科优化问题,协同优化算法具有模块化特点适合于处理多学科优化问题。在对卫星进行多学科优化时发现,现有的协同优化算法为了保证共享变量在系统级和分系统级间的一致性,收敛困难,计算量大,不对分系统自身进行优化不能保证卫星整体性能最优。本文通过引入Agent概念和基于Agent的协商算法,提出了一种基于劝说式多Agent协商的协同优化设计算法。针对对地观测卫星,以总质量最小为目标,建立了包含结构、轨道控制、姿态控制和电源4个分系统Agent和1个系统级Agent的卫星优化设计模型并进行了协同优化设计。研究结果表明:引入Agent协商算法的协同优化算法,可以保证共享变量的一致性;在协同优化算法中增加分系统自身优化模块,可以保证在系统级优化过程中各分系统一直都是最优的。   相似文献   
753.
对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率(gPb)提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度(RGB-D)图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率(mPb)和谱后验概率(sPb),两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。   相似文献   
754.
相控阵天线的快速测量和校准一直是相控阵天线研究的热门问题。传统校准方法的测量速度较慢,不能满足大量工程需求的测量校准要求。针对实际工程应用需求,在对幅相求解算法研究的基础上,提出了一种基于幅度测量的快速校准方法--四相幅度校准法(FPC)。经理论分析,该方法的校准时间仅相当于采用6位数字移相器的旋转矢量法所花费校准时间的1/16。对四相幅度校准法、采用4位数字移相器的旋转矢量法和采用6位数字移相器的旋转矢量法的校准速度和校准精度做了对比试验,试验结果验证了四相幅度校准法的正确性和高效性。   相似文献   
755.
针对传统地影预报算法计算量大,不适合星载计算机进行地影时刻自主预报的问题,提出一种地影预报星上算法。通过构造降维坐标系将卫星进出地影过程转换为“星-地-日”平面内的几何问题;基于常数变易法推导出阴影条件的隐式解析公式,其方程系数可由实时轨道参数确定。为简化计算,将星上算法设计为双层结构:构造迭代算法,依据实时轨道参数可精确预报卫星在每个节点上的地影时刻;而在任意两个节点之间采用解析算法进行近似预报。仿真结果表明,星上算法的预报精度高且计算量小,适合星载计算机进行地影时刻自主预报。  相似文献   
756.
757.
758.
无线应急通信作为综合应急保障体系的重要组成部分,在应对洪水、地震、海啸等自然灾害时有着传统网络无可比拟的便捷性和经济型.中继节点作为无线中继网络的关键环节,其选址将直接影响整个应急通信网络的性能.复杂环境无线应急通信中继节点选址依靠现场实地调查和测量,但会存在选址速度慢、中继节点冗余和通信链路质量差等问题.针对以往这些...  相似文献   
759.
陈云翔  李琳  李千  纪小柠 《航空学报》2013,34(6):1261-1268
 针对基本差分进化(DE)算法收敛慢、易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌理论(CT)与高斯扰动的DE算法,进而通过典型测试函数仿真证明了该方法在收敛速度与全局搜索能力方面均优于基本型和其他改进型DE算法。在此基础上构建了基于DE算法的飞行控制律评估流程与实施步骤。实例表明,该方法克服了传统评估方法的缺陷,可在全飞行包线范围内及所有可预测参数摄动情况下对飞行控制律进行快速、准确的评估。  相似文献   
760.
采用FM、误分类错误率和运行时间作为衡量改进的LF算法的评价指标,对算法中蚁群的不同移动策略进行研究.这些移动策略包括完全随机移动、局部记忆指导下的直接跳转、局部记忆指导下的定向随机靠近、全局记忆指导下的直接跳转、全局记忆指导下定向随机靠近和局部记忆与全局记忆共同指导下的定向随机靠近6种移动策略.针对每种策略,固定算法的其他运行参数,在UCI数据集的Iris数据和Wine数据上运行的结果表明,全局记忆指导下的定向随机靠近策略运行效果最好,而且收敛速度快,并能有效避免局部最优化的问题.  相似文献   
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