简介:摘要:由于软件规模的不断扩大以及复杂度的升高,对软件质量的要求也越来越高,软件缺陷预测技术对于软件质量的保证有着非常大的作用,能够使得软件的可靠性得到提升。软件缺陷预测将会通过对于缺陷数据的挖掘,设计出相关的度量元,然后再根据多种方法来实现预测模型的构建,以达到预测软件缺陷的目的,可以更加合理有效的分配开发资源。本文对于软件缺陷预测技术近年来的一些论文进行了整理,同时对缺陷的产生进行了探讨。
简介:摘要:滑坡位移具有时滞性及非线性等特点,准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据,本文以树坪滑坡为例,提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先,利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移;其次,利用四次多项式对趋势项位移进行预测,针对周期项位移,利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析,确定时滞时间及影响程度,建立考虑时滞效应的BP位移预测模型,并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度,利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值;最后,将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明,考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移,该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。
简介:摘要:随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起,航空维修技术不断迭代升级,维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变,预先识别故障早期征兆,制定最佳维修方案,减少维修保障费用,提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式,预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前,EASA等都在尝试开发预测性维修技术,提高维修效率,降低维修成本,提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作,分析发展障碍和挑战,从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。
简介:摘要:本文综合探讨了电力设备状态监测与故障预测的关键技术,包括光纤传感技术、在线监测技术、高频监测技术、机器学习方法、深度学习方法和时间序列分析。通过案例分析,展示了如何利用这些技术对变压器设备进行实时数据采集、特征提取、故障诊断和寿命预测,有效提升了变压器设备的可靠性和安全性,降低了维护成本,延长了使用寿命。
简介:摘要:风力发电作为可再生能源的重要代表之一,在能源转型中具有重要地位。然而,风力发电叶片损伤的出现可能会影响发电效率和系统安全性。因此,本文针对风力发电叶片损伤监测与预测技术展开探讨。首先,综述了叶片损伤的类型、影响以及现有监测与预测方法的局限性;其次,深入分析了传统监测方法和先进技术,并介绍了数据驱动和物理模型等预测方法;最后,通过案例研究和未来趋势展望,探讨了该领域的发展前景。