国家自然科学基金(61004069) 作品数:14 被引量:61 H指数:5 相关作者: 周志杰 张邦成 陈睿 尹晓静 张伟 更多>> 相关机构: 中国人民解放军第二炮兵工程大学 长春工业大学 第二炮兵工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目 安徽省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 机械工程 电子电信 理学 更多>>
一种改进的SR-CDKF算法及其在早期微小故障检测中的应用 被引量:11 2013年 复杂设备早期微小故障检测是故障检测与诊断领域的难题,系统状态和参数发生阶跃变化或者缓慢漂移是这类故障的主要特征.本文在正交性原理的基础上,提出一种强跟踪平方根中心差分卡尔曼滤波(Square-root center diference Kalman filter,SR-CDKF),即SSR-CDKF,并将SSR-CDKF应用于复杂设备的早期微小故障检测中.仿真结果表明,SSRCDKF能够更准确地估计系统状态和参数,更迅速地跟踪系统和参数突变情况.通过仿真计算比较滤波器在不同参数取值下的方差值,得出了选择合适参数的方法.最后利用该算法检测出了陀螺仪的早期微小故障. 陈业 胡昌华 周志杰 张伟 王华国基于主成分分析法的惯性器件寿命预测 被引量:4 2011年 在基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型中,所使用的输入数据为单维,而工程实践中惯性器件有多维监测信息,因此,在现有寿命预测模型中,根据专家经验所选取的单维数据仅使用其中一部分信息。针对以上问题,提出了1种基于主成分分析的寿命预测方法。主成分分析可以将相互关联的多维数据用少数几个不相关的主成分进行代替,这样在减少有用信息损失的同时,使问题得到简化。应用实际的多维历史监测数据和主成分分析的寿命预测模型,进行了某导弹惯性平台的寿命预测实验。实验结果表明,采用基于主成分分析的预测模型能够有效地进行寿命预测,且精度较高。 张会会 张伟 胡昌华 周志杰关键词:主成分分析法 惯性器件 基于小波-强跟踪滤波的陀螺漂移在线预测 2015年 为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数预测。实验结果表明,该方法能有效改善数据突变和较强趋势项所带来的状态估计不准、进而造成预测不准的问题,提高了预测精度。 张伟 杜党波 胡昌华 周志杰 张建勋关键词:小波分析 陀螺漂移 汽车离合器综合性能试验台故障机理分析 被引量:1 2012年 为了快速、准确地诊断并排除汽车离合器综合性能试验台故障,对试验台故障机理进行了分析,为试验台的故障诊断提供理论依据。以故障率较高的轴承转子为例,基于小波理论对汽车离合器综合性能试验台的故障进行了仿真分析与试验验证。 高智 舒凤德 尹晓静 刘铁军关键词:汽车离合器 试验台 故障机理 小波理论 利用置信规则库的数控机床伺服系统故障诊断 被引量:12 2013年 为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断。该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,通过优化模型对系统进行故障诊断。为了解决专家给定的初始BRB中参数不精确的问题,结合可以获得的伺服系统发生故障时的信息类型,基于数值观测值的优化学习模型对由专家给定的初始BRB系统中的参数进行训练,对数控铣床伺服系统中工作台的故障进行诊断。实验结果表明,利用该方法训练后的BRB系统能够准确反映系统的行为,可充分利用各种不确定信息,提高故障诊断精度。 张邦成 尹晓静 王占礼 周志杰 张玉玲 吕康文关键词:专家系统 故障诊断 数控机床 伺服系统 基于约束得分的动态集成选择算法 2014年 针对基于约束得分的特征选择容易受成对约束的组成和基数影响的问题,提出了一种基于约束得分的动态集成选择算法(dynamic ensemble selection based on bagging constraint score,BCS-DES)。该算法将bagging约束得分(bagging constraint score,BCS)引入动态集成选择算法,通过将样本空间划分为不同的区域,使用多种群并行遗传算法为不同测试样本选择局部最优的分类集成,达到提高分类精度的目的。在UCI实验数据集上进行的实验表明,BCS-DES算法较现有的特征选择算法受成对约束组成和基数影响更小,效果更好。 陈睿 黄曙光 黄雯 张亮关键词:分类器集成 基于贝叶斯估计的超声红外复合测距系统 被引量:2 2013年 针对单一传感器在复杂环境中测量数据可靠性差以及同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的不同类型多传感器复合测距方法。该方法综合了超声与红外2种传感器的优点,利用红外传感器对超声传感器的测距盲区进行补偿,解决了单一类型传感器存在的测距盲区问题。对同一类型多个传感器同时获取的数据动态建立置信距离矩阵,应用椭圆曲线表示的支持程度关系矩阵确定各传感器测量结果中的有效值,并对其应用贝叶斯估计的方法进行数据融合,使测距准确度进一步提高。基于超声红外复合测距移动机器人的仿真实验表明,采用贝叶斯估计方法在保证实时性的前提下提高了测距的准确度,误差为±1mm,达到了设计要求,为移动机器人的研究提供了参考。 徐兵 姜艳青 周志杰 张玉玲 张邦成关键词:超声传感器 红外传感器 数据融合 贝叶斯估计 基于D-S证据理论的多传感器目标识别信息融合方法 被引量:5 2011年 多传感器目标识别系统中多个信息源之间证据高度冲突时,采用传统的D-S证据理论进行信息融合有一定的缺陷。根据信息源间证据冲突的程度,提出了一种新的证据融合算法,该算法依据少数服从多数的原则,首先根据信息源间冲突程度的计算出各信息源权重,再采用D-S组合规则对加权后的信息进行组合。算例分析结果证明了该方法在用于多传感器目标识别系统的有效性和优越性。 尹德进 王宏力 周志杰关键词:目标识别 信息融合 D-S证据理论 存在冲突证据下的证据推理多属性决策方法 2011年 针对传统的证据推理方法对证据冲突处理能力的不足,在引入冲突参数的基础上提出了新的证据推理算法,通过证明,新算法完全满足证据合成的4个公理。基于方案集间冲突参数对决策结果影响差异最小化原则,提出了新的冲突参数优化模型,最后通过实例仿真,论证了新算法对解决证据间存在冲突时的多属性决策问题的可行性和优越性。 尹德进 王宏力 周志杰关键词:多属性决策 聚类的动态分类器集成选择 被引量:1 2015年 动态分类器集成选择(DCES)是当前集成学习领域中一个非常重要的研究方向.然而,当前大部分DCES算法的计算复杂度较高.为了解决该问题和进一步提高算法的性能,本文提出了基于聚类的动态分类器集成选择(CDCES),该方法通过对测试样本聚类,极大地减少了动态选择分类器的次数,因而降低了算法的计算复杂度.同时,CDCES是一种更加通用的算法,传统的静态选择性集成和动态分类器集成为本算法的特殊情况,因而本算法是一种鲁棒性更强的算法.通过对UCI数据集进行测试,以及与其他算法作比较,说明本算法是一种有效的、计算复杂度较低的方法. 王宁燕 韩晓霞关键词:聚类