往复式泥浆泵故障征兆提取的多参量分析

在采用G_P算法识别往复机械故障征兆过程中,嵌入维数、降噪方法、延迟时间等参数对算法的影响至关重要。通过仿真分析单变量算法的弊端,提出基于经验模态分解(EMD)与伪相图技术结合的多变量融合算法,采用归一化的小波降噪技术,将此法应用在矿用泥浆泵故障征兆提取中,诊断效果较好。

基于飞参数据的无人机飞行训练风险评估关键技术研究

为了提高无人机飞行训练安全,保障部队的无人机作战训练要求,提高训练质量,论文首次提出基于飞行参数数据的机载电子系统风险评估技术。首先,利用传感器进行飞参数据采集,并对采集到的数据进行一系列预处理。然后,将历史探索风险比对数据形成故障库,再将故障数据库与监控数据进行数据与数据间复杂关系比对形成参数库。依据相关准则,对不同的参数信息进行归一化处理,建立融合矩阵样本集。接下来,用多变量故障融合算法进行样本训练,准确地找到故障,实现机载电子系统风险评估。最后,进行模型有效性评价,结果显示论文方法能够有效地提高预测的精度,科学地做出无人机保障方案及训练计划,有效地进行效能评估及质量跟踪,提高训练质量有重大意义。