简介:针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。
简介:为提高和完善装备的维修性,初步提出维修性增长的模型,分别利用Virene算法和最小二乘法估计Gompertz模型参数,通过Gompertz模型预测装备未来的维修性水平,最后结合维修性增长试验数据,运用实例说明了2种方法的合理性。计算结果表明,运用最小二乘法估计Gompertz模型参数更加准确。
简介:针对目前装备作战概念设计方法无法满足“概念驱动”式装备发展论证中装备作战概念前瞻性、体系化与动态评估要求的问题,提出了模型驱动的装备作战概念设计方法,并以新型装甲突击系统的“侦察、机动、打击一体联动”作战概念为例,验证了该方法的可行性。该方法以装备作战概念的抽象性描述文本为输入,采用模型驱动体系结构、体系结构驱动设计的方式,构建了4类19个基于SysML(SystemsModelingLanguage)的装备作战概念DoDAF(DepartmentofDefenseArchitectureFramework)视图产品模型,实现了装备作战概念从基于文档到基于模型的表述。采用该方法构建的模型可进行可执行开发,为下一步装备作战概念的动态验证提供支持。
简介:界定了赛博蓝军力量及其建设的概念与内涵,从物理域、信息域、认知域和社会域的行动反应角度建立了赛博蓝军力量建设效能评估指标体系和矩阵描述模型,构建了赛博蓝军力量建设效能矩阵型灰色关联评估模型,最后,通过仿真评估算例进行了验证。结果表明:提出的建设效能评估指标体系和矩阵型灰色关联评估模型是有效可行的。