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基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模被引量：20: 2013年; 针对复杂装备故障预测问题,本文提出一种基于故障模式,影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)知识的故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction BayesiannetWork,FPBN)建模方法.首先,在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上,提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率参数计算方法,建立起对应的FPBN单元模型.然后,对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接,构建整体系统的FPBN集成模型.最后,根据某机载平视显示器(head up display,HUD)FMECA知识,建立了HUD电子组件的FPBN模型实例.实例分析结果表明,基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量分析方法的优势,能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.; 蔡志强孙树栋司书宾王宁; 关键词：复杂装备故障预测贝叶斯网络

基于APSO算法的双容水箱PID参数优化仿真被引量：11: 2018年; 针对双容水箱液位控制系统中PID参数整定困难的问题,采用一种自适应的粒子群(APSO)算法来优化双容水箱液位控制系统中的PID参数。上述算法将PID的三个参数Kp、Ki、Kd作为粒子的三个维度,采用目标函数值自适应的惯性权重系数调整策略,结合德普施双容水箱液位控制系统进行仿真。通过仿真得到:APSO算法比常规PSO算法具有更好的控制品质,即超调量明显减少、调整过程稳定。实验结果表明,APSO算法能够在液位控制中获得良好的动态性能,具有重要的实用价值。; 宋栓军陈凯凯张华威; 关键词：液位控制自适应粒子群算法惯性权重

改进ABC算法的双容水箱液位控制研究被引量：2: 2018年; 从提高双容水箱液位控制系统的稳定性和控制精度出发,设计了一种基于改进人工蜂群算法的PID控制调整策略。该策略针对人工蜂群算法全局探测能力不足而易陷入局部最优解的问题,提出将遗传算法的交叉操作引入到人工蜂群算法中,使其可以得到更加精确的PID控制参数。通过仿真分析并与传统的PID控制相比较,结果表明,经过改进的人工蜂群算法优化的PID控制具有静态误差小、调整时间短、超调量小等优点,能很好的满足控制过程的动态性能,具有重要的实用价值。; 陈凯凯戴宁张华威何靖; 关键词：液位控制人工蜂群算法 PID控制

考虑机器周期性维护的不确定加工车间调度优化研究: 2018年; 为使加工车间调度问题更加符合实际,将不确定加工时间和机器的预防性维护周期考虑到车间调度问题中。首先,建立考虑服从正态分布的随机加工时间和机器的预防性维护周期的联合优化模型,该模型以最大完工时间的期望最小为目标函数;其次,对基于多层编码的遗传算法进行编码操作,每个个体表示全部工件的加工顺序;最后,通过MATLAB中进行了仿真实验。通过实例验证了该模型的合理性和算法的有效性。对实际工业生产中车间加工调度具有重要的意义。; 宋栓军戴宁何靖

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国家自然科学基金(71271170)