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International Journal of Technology Management 2013年第1期 93-96页

作者： TONG Rui sheN Mao-xing kang jian-she LI Bao-chen The 93507th Unit ofPLA Luquan 050207China Air Defense and Anti-missile Institute AFEU Xi'an 710051China Ordnance Engineering College Shijiazhuang 050003China

Based on the situation that the statistic of the missile facilities＇ stability was small, and the conventional big example preview method was no longer of use. So, this article used the gray GM （1, 1） model to preview a facility＇ s stability .The gray GM （1, 1） model doesn＇ t need a large number of example statistics, and it is also accurate, so this model solved the problem in the analyze and preview of the stability of the missile＇ s electronic facility system, and it has possibility to imply to engineering use.

关键词： The Gray System GM (1, 1) Stability Preview

Models of Functional Checks of Plant with Hidden Function Failure

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International Journal of Plant Engineering and Management 1999年第2期4卷 436-441页

作者： GAO Qi kang jian-she, SONG Yi-gang(Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, 050003, China)

In this paper, the state of plant is considered to be of three kinds: normal, potential failure and function failure. The time interval between brand new to potential failure and that between potential failure and function failure are dealt with as random variables. This paper also establishes models of functional check of plant with hidden function failure, in which the nature and sensitivity of the output from the models are given by way of numerical exatnples.

关键词： plant maintenance modeling cost risk availability

A Bound Heuristic Technique for Solving DRAMA Spares Optimizations

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International Journal of Plant Engineering and Management 1999年第2期4卷 442-453页

作者： LI jian-ping kang jian-she(Department of Management Engineering, Shijiazhuang Mechanical Engineering College,Shijiazhuang, Hebei, 050003, China, E-mail:jp.Ji@***)

This paper studies the solution technique to solve the DRAMA spares allocation optimization problem. DRAMA model is an analytic spare optimization model of a multi-item, multi-location, and two-echelon inventory system. The computation of its system spares availability is much complicated. The objective function and constraint functions of DRAMA model could be written as the separable forms. A new bound heuristic algorithm has been presented by improving the bound heuristic algorithm for solving the reliability redundancy optimization problem (BHA in short). With the results, the proposed algorithm has been found to be more economical and effective than BHA to obtain the solutions of large DRAMA model. The new algorithm could be used to solve reliability redundancy optimization problems with the separable forms.

关键词： spares optimization reliability optimization integer programming optimal redundancy bound technique heuristic method

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

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火力与指挥控制 2016年第3期41卷 106-110,115页

作者：吴坤康建设杨东军械工程学院解放军77538部队

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射... 详细信息

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。

关键词：电子装备果蝇优化算法相关向量机故障预测 k折交叉验证

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基于HMM的设备剩余寿命预测框架及其实现

计算机仿真 2010年第5期27卷 88-91页

作者：马伦康建设赵强军械工程学院装备指挥与管理系河北石家庄050003

在设备退化状态识别中剩余寿命预测是设备实施状态维修的一个重要内容,也是实现真正意义上精确维修的前提和基础。隐马尔可夫模型作为一种统计分析算法,具有较强的模式分类能力,能够对设备退化过程进行有效识别。但是传统隐马尔可夫模... 详细信息

在设备退化状态识别中剩余寿命预测是设备实施状态维修的一个重要内容,也是实现真正意义上精确维修的前提和基础。隐马尔可夫模型作为一种统计分析算法,具有较强的模式分类能力,能够对设备退化过程进行有效识别。但是传统隐马尔可夫模型状态持续时间分布的不合理性,不能直接用于剩余寿命的预测。考虑状态识别和剩余寿命预测的连续性,应用隐马尔可夫模型的改进算法——隐半马尔可夫模型,构建设备剩余寿命的预测框架,实现了在设备退化状态识别基础上的剩余寿命预测。通过对滚动轴承实测数据的仿真试验,对框架进行了仿真验证。仿真结果表明框架能够有效识别设备退化过程和实现剩余寿命的预测。

关键词：隐马尔可夫模型基于状态的维修剩余寿命预测

基于CDA和MoG-BBN的齿轮磨损状态识别研究

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振动与冲击 2014年第4期33卷 70-76,106页

作者：张星辉康建设赵劲松肖雷曹端超军械工程学院石家庄050003 军事交通学院天津300161 重庆大学重庆400030

提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮磨损状态识别新方法,建立了变量消元算法和期望最大化算法相结合的模型推理算法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。针对期望最大化算法容易局部收敛的问题,对其... 详细信息

提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮磨损状态识别新方法,建立了变量消元算法和期望最大化算法相结合的模型推理算法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。针对期望最大化算法容易局部收敛的问题,对其进行了改进,使其更容易获得全局最优值。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用五种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到99%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。

关键词：混合高斯输出贝叶斯信念网络变量消元期望最大化曲线距离分析齿轮磨损

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武器装备基于状态的维修系统设计

计算机仿真 2007年第6期24卷 5-8页

作者：康建设尹健北京理工大学北京100081

为了减少武器装备的故障以及维修时间,提高武器装备的可用度和重要部件的使用寿命,采用基于状态的维修技术与方法已成为当前维修领域研究与应用的热点。从武器装备的维修需求与技术出发,分析了现行装备维修的主要方式及其优缺点,总结了... 详细信息

为了减少武器装备的故障以及维修时间,提高武器装备的可用度和重要部件的使用寿命,采用基于状态的维修技术与方法已成为当前维修领域研究与应用的热点。从武器装备的维修需求与技术出发,分析了现行装备维修的主要方式及其优缺点,总结了当前基于状态的维修(CBM)研究与应用现状,在此基础上提出了武器装备基于案例的CBM系统框架,给出了CBM适用的条件,并对CBM系统的核心模块进行了分析,给出了CBM系统工作的流程。最后,结合某装备中一齿轮箱的状态检测信息,进行了基于声音的装备故障诊断与案例分析与决策。分析结果表明:基于案例的CBM系统简单实用,能够满足装备维修需求。

关键词：故障诊断基于状态的维修预先维修

基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究

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振动与冲击 2013年第15期32卷 20-25,31页

作者：张星辉康建设高存明曹端超滕红智军械工程学院 68262部队 68129部队

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后... 详细信息

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。

关键词：混合高斯隐马尔可夫模型剩余使用寿命预测状态识别

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基于故障率减少的不完全维修模型

数学的实践与认识 2013年第22期43卷 174-179页

作者：康建设刘天斌尤志锋军械工程学院装备指挥与管理系河北石家庄050003

针对可修系统在实际的运行过程中无法通过维修手段恢复如新的情况,通过考虑维修后故障率的直接减少建立了可修系统的不完全维修模型,以此描述可修系统维修改善的效果.在不完全维修模型的基础上,构建了系统的成本函数,得到了系统最优的... 详细信息

针对可修系统在实际的运行过程中无法通过维修手段恢复如新的情况,通过考虑维修后故障率的直接减少建立了可修系统的不完全维修模型,以此描述可修系统维修改善的效果.在不完全维修模型的基础上,构建了系统的成本函数,得到了系统最优的预防性维修次数和预防性维修时间间隔.最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性.

关键词：可修系统不完全维修故障率威布尔分布

基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测方法研究

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振动与冲击 2014年第8期33卷 171-179页

作者：张星辉康建设赵劲松肖雷曹端超刘浩军械工程学院石家庄050003 军事交通学院天津300161 重庆大学重庆400030

提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法,将变量消元和期望最大化算法相结合对模型进行推理,应用聚类评价指标对状态数进行优化,通过计算待识别特征向量的概率值来确定设备当前的退化状态... 详细信息

提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法,将变量消元和期望最大化算法相结合对模型进行推理,应用聚类评价指标对状态数进行优化,通过计算待识别特征向量的概率值来确定设备当前的退化状态,在退化状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命预测方法。最后,分别应用50组轴承全寿命仿真数据和3组轴承全寿命实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可有效地识别设备的退化状态并对剩余使用寿命进行预测。

关键词：混合高斯输出贝叶斯信念网络模型退化状态识别剩余使用寿命预测轴承