检索结果-南通市图书馆

作者：冯刘豪西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着我国国防现代化水平的提高,对雷达装备的“六性”越来越重视。雷达装备研制、使用过程,决定了雷达“六性”水平的高低。依据全寿命周期数据对雷达装备的“六性”进行评估,不仅能够为雷达装备制造商改进重要生产环节提供科学的决策支... 详细信息

随着我国国防现代化水平的提高,对雷达装备的“六性”越来越重视。雷达装备研制、使用过程,决定了雷达“六性”水平的高低。依据全寿命周期数据对雷达装备的“六性”进行评估,不仅能够为雷达装备制造商改进重要生产环节提供科学的决策支持,对部队的练兵备战也有重要的辅助作用。本文以基于雷达装备全寿命周期数据的“六性”评估为研究内容,展开深入研究。论文的主要工作和创新点体现在:(1)针对传统的“六性”评价方法存在评价指标难以获取、难以与列装部队的实际使用相结合等问题,在适用性质量观下,提出了以列装部队对“六性”的满意度评价来表示“六性”的方法,构建了“六性”满意度评分体系,并使用层次分析法确定了各个特性下满意度评分项目的贡献度。(2)针对雷达全寿命周期数据与列装部队满意度评价数据组成的原始数据集样本不足的问题,将SMOTE数据扩充方法与变分自编码器相结合,提出了一种基于SMOTE-VAE的雷达数据扩充方法,建立了最优的雷达数据扩充模型,使用数据扩充模型产生的虚拟样本对原始数据集进行扩充。并通过实验,验证了扩充后数据集的有效性。(3)针对BP神经网络初始值随机选取会导致优化算法陷入局部极小化的缺陷,应用遗传算法对BP神经网络模型进行了优化,构建了GA-BP神经网络模型。将增广后的雷达全寿命周期数据作为训练样本,列装部队满意度评价数据作为监督数据,分别对GA-BP、BP神经网络模型和GBDT模型进行了训练,通过实验对比,确定了GA-BP神经网络模型的有效性和先进性。(4)设计开发了“雷达通用质量特性分析”软件系统,对本文算法进行了实现。所开发的系统目前已在军方雷达通用质量特性分析工作中得到应用,实践证明,本文的研究成果可以一定程度为雷达装备通用质量特性的提升提供理论支撑和科学指导。

关键词：雷达 “六性” 全寿命周期数据评估模型软件系统

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基于全寿命周期数据的雷达产品“六性”关键影响因子分析

基于全寿命周期数据的雷达产品“六性”关键影响因子分析

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作者：赵德强西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着新技术不断应用于军事领域,现代战争对武器装备的性能提出了更高的要求。雷达作为重要的军用装备,其“六性”指标直接影响着雷达功能的正常发挥。雷达产品全寿命周期数据决定了雷达“六性”的高低。因此,对雷达产品全寿命周期内的... 详细信息

随着新技术不断应用于军事领域,现代战争对武器装备的性能提出了更高的要求。雷达作为重要的军用装备,其“六性”指标直接影响着雷达功能的正常发挥。雷达产品全寿命周期数据决定了雷达“六性”的高低。因此,对雷达产品全寿命周期内的“六性”关键影响因子展开分析研究,可以得出雷达研制、使用等各个阶段的重点保障环节,对提高雷达“六性”具有重要意义。论文以某型车载雷达为研究对象,基于该雷达研发、设计、试验、制造、维修等各环节产生的产品数据,结合列装部队对雷达的满意度评价数据,应用大数据技术,建立了雷达全寿命周期“六性”关键影响因子分析模型,提升了用户对雷达各阶段关键环节的把控能力。本文的主要工作和创新点体现在:(1)应用“适应性”质量观的基本原理,建立了基于客户满意度的雷达“六性”评价体系。以列装部队对雷达产品在使用中的评价为依据,应用模糊层次分析法对“六性”指标进行了计算。(2)对现有雷达全寿命周期数据进行了清洗、补缺等预处理操作,完善了数据模型。依据此模型,针对数据样本不足的问题,应用少数类过采样技术和超限学习机技术,提出了一种基于SMOTE-ELM的雷达数据增广方法,建立了最优的数据增广模型,对雷达全寿命周期数据样本进行了扩充。并通过实验,验证了数据增广方法的有效性。(3)针对全寿命周期数据中的连续型变量,使用灰色关联分析方法求解了“六性”关键因子。针对全寿命周期数据中的全局变量,应用BP神经网络建立了“六性”关键因子拟合模型,分别使用BP-Sobol’方法和改进的BP-Garson方法分析出了雷达“六性”的全局关键影响因子。通过三种求解方法的实验对比分析,确定使用BPGarson方法作为全局关键影响因子分析模型。(4)开发了面向大数据的雷达装备通用质量特性分析软件系统,对本文算法进行了实现,找出了雷达研制使用阶段的重点优化环节,为提高雷达“六性”提供了决策支持。

关键词：雷达 “六性” 全寿命周期数据关键影响因子算法

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机车主变压器全寿命周期数据应用的探究

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中国科技期刊数据库工业A 2021年第7期 38-39页

作者：张洋王传龙中车大连机车车辆有限公司辽宁大连116000

随着计算机领域的不断发展,计算能力有了大幅提升,随之而来的是大数据时代的来临。全寿命周期数据应用主要体现在寿命预测与健康管理两方面。他们的核心理念是通过增加网络的层数和维度,来让计算机自主地从数据中进行学习、分析。目前,... 详细信息

随着计算机领域的不断发展,计算能力有了大幅提升,随之而来的是大数据时代的来临。全寿命周期数据应用主要体现在寿命预测与健康管理两方面。他们的核心理念是通过增加网络的层数和维度,来让计算机自主地从数据中进行学习、分析。目前,主流应用是类脑计算。类脑计算是指仿真、模拟和借鉴大脑的生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法,兼顾进化认知深度,学习理论框架和学习算法,对应于数据的多来源性、差异性等,建立集成化、系统化的智慧交通处理与决策系统。在硬件实现与软件算法等多个层面,实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅提升。类脑计算是机车部件高可靠、高效能、高智能集成控制的技术基础。

关键词：机车主变压器全寿命周期数据探究

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基于PCA特征建模的轴承寿命分析研究

基于PCA特征建模的轴承寿命分析研究

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作者：王鹏大连交通大学

学位级别：硕士

在机械设备系统中,滚动轴承是众多旋转机械中较为关键,也是最易损伤的部件之一。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械设备中,约有30%的机械故障与轴承损伤相关。相比其它零部件,轴承具有寿命离散程度大的特点,有些轴承工作时长远超过额定... 详细信息

在机械设备系统中,滚动轴承是众多旋转机械中较为关键,也是最易损伤的部件之一。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械设备中,约有30%的机械故障与轴承损伤相关。相比其它零部件,轴承具有寿命离散程度大的特点,有些轴承工作时长远超过额定使用寿命,而有些轴承在未达到额定使用寿命前就已经出现缺陷,对正常生产工作造成影响。因此,对滚动轴承全寿命运行状态进行合理分析是十分必要的。传统分析轴承运行状态的时域和频域参数指标类型众多,且各自局限性较大,不能对全寿命周期运行状态进行良好划分。本文提出利用主成分分析(PCA)提取时域和频域联合参数中的新指标F,并通过确立F值定量分析标准判断轴承寿命运行状态。首先,采集轴承全寿命周期数据并作相关研究。运用旋转机械实验台采集滚动轴承全寿命周期振动数据,利用经验模态分解法和53H法分别对数据进行降噪和平滑处理,并提取判定轴承运行状态的时域及频域参数指标。其次,提出分析轴承寿命状态新参数指标F。运用主成分分析法提取信号时域和频域参数指标中主要成分,经过SPSS软件分析,给出判定轴承寿命状态的新参数指标F。经比较,新参数F能够将传统1 1个时域和7个频域参数指标优点进行有效融合,改善了频域指标和时域指标在滚动轴承磨损期判定和故障中后期判定不明确的缺点,优化了参数指标整个寿命周期的分析性能。然后,提出新参数F划分轴承寿命状态的定量标准并运用已知故障轴承对定量标准检验。为准确分析轴承寿命状态,利用修正指数曲线法对新参数指标F进行预测分析,并绘制轴承全寿命运行曲线图。经拟合曲线函数的一阶微分运算,确立寿命曲线不同运行状态分界位置的定量标准,并将轴承全寿命周期划分五种寿命运行状态。通过运用已知故障轴承数据对分段曲线运行阶段状态进行检验,验证依据定量标准F值划分轴承寿命运行状态的可行性。最后,搭建出滚动轴承寿命监测系统平台,利用LabVIEW完成对滚动轴承运行状态进行在线和离线两种方式监测,实现滚动轴承故障寿命运行状态分析在实际生产工程中应用。

关键词：主成分分析(PCA) 全寿命周期数据经验模态分解法修正指数曲线法

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