王卫国
- 作品数：8 被引量：42H指数：3
- 供职机构：北京理工大学管理与经济学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：机械工程兵器科学与技术军事航空宇航科学技术更多>>
- 基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法被引量：2
- 2015年
- 为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.
- 孙磊贾云献蔡丽影王卫国林国语
- 关键词：期望最大化算法参数估计剩余寿命预测主减速器
- 基于测试任务句柄的测试软件时间优化分析被引量：2
- 2008年
- 分析了影响测试软件运行时间的主要因素,提出了测试任务句柄动态管理的方法,其核心思想是动态创建程序中用到的所有任务句柄,利用链表的数据结构将其管理起来,便于后面查询与使用,尽量减少频繁的任务句柄相关操作对测试软件运行时间的影响。该方法改善了测试软件的总体设计,实现了测试软件的时间优化。这样不需要额外硬件设计即可满足绝大多数实时性测试的要求。
- 王成王卫国孟晨
- 关键词：计算机软件
- 基于粒子群优化核独立分量的特征降维算法及其应用研究被引量：2
- 2013年
- 大型复杂装备的工作过程均表现出较强的非线性,并且受非高斯噪声和各种不确定因素的影响,导致状态监测信息多是高维的非线性、非高斯数据,且计算量随信息维数呈指数增长,若直接用于预测模型则导致计算量异常庞大,不利于完成模型参数估计和实现实时维修。针对上述问题,对核独立分量分析算法中关于核函数参数选择的盲目性,提出了用粒子群优化算法改进核参数选择过程的核独立分量分析算法,实现了高维状态信息的降维。最后,通过对某自行火炮发动机油液监测数据进行特征降维实例分析,验证了所提方法的可行性与有效性。
- 孙磊贾云献王卫国张英波赵劲松
- 关键词：粒子群算法特征降维油液光谱分析
- 定期检测策略下备件需求量仿真预测研究被引量：1
- 2019年
- 针对备件需求量预测这一典型问题,结合基于状态的维修实际,研究了定期检测策略下备件需求量的预测方法。首先,分析了设备在定期检测策略下的维修特点,给出了备件需求的产生过程;然后采用计算机仿真的方式,基于设备故障规律研究了一定时间内备件消耗的模拟过程;最后通过一个实例,演示了所提出的预测方法的应用过程与效果,为制订备件订购与储供计划,以及规划维修保障资源等提供了决策依据。
- 白永生王卫国
- 关键词：延迟时间
- 基于EEMD-CWD的齿轮箱振动信号故障特征提取被引量：6
- 2014年
- 为实现齿轮箱故障特征提取,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和乔-威廉姆斯分布(CWD)的齿轮箱振动信号特征的提取方法。对现场采集的振动信号进行EEMD分解,再对分解得到的固有模态函数(IMF)分量依照峭度准则进行排序,选取峭度指标较大的IMF分量进行CWD分析,最终得到信号的CWD.该方法可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题,有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小3个方面的特征信息同时进行准确提取。利用该方法对实际齿轮发生断齿、裂纹故障进行了实验分析,结果表明:该方法能够全面、有效地提取齿轮振动信号中所蕴含的齿轮箱状态信息,为后续进行齿轮箱状态识别和故障诊断奠定基础。
- 王卫国孙磊
- 关键词：齿轮箱峭度特征提取
- 基于Gamma过程和EM-PF参数估计的剩余寿命预测方法研究被引量：3
- 2015年
- 针对一类剩余寿命预测问题,提出基于Gamma过程的状态空间退化模型用于描述装备的性能退化过程,对装备的剩余寿命进行预测.为了解决模型求解过程中,状态空间模型隐状态通常难于测量、收集的数据不完整,并且监测值不确定的实际问题,提出了经验最大化算法和粒子滤波算法结合的方法对模型参数进行求解.在案例研究中,建立了直升机主减速器行星架裂纹和振动信号特征之间的状态空间模型,进行剩余寿命预测,结果表明基于Gamma过程的状态空间退化模型能够较为合理的预测其剩余寿命.
- 王卫国孙磊
- 关键词：状态空间模型EM算法粒子滤波剩余寿命
- 非负矩阵分解在发动机故障特征提取中的应用被引量：9
- 2013年
- 信号处理与特征参数提取是发动机故障诊断的核心和关键。提出了采用自适应多尺度形态梯度算法对信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声能力强的优点,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中能够反映发动机工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于发动机故障诊断的特征参量。结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,所提的方法具有更高的分类精度,为准确判断发动机故障状态提供了一种行之有效的新方法。
- 张培林王怀光张磊王卫国李兵
- 关键词：故障诊断发动机特征提取非负矩阵分解
- 基于贝叶斯网络的损伤定位研究被引量：17
- 2006年
- 采用适当的人工智能技术进行智能损伤定位研究,是提高损伤评估准确性和效率的重要途径。文中阐述了利用贝叶斯网络进行损伤定位研究的必要性,进行了基于贝叶斯网络的损伤定位研究和案例分析。研究表明,利用贝叶斯网络进行损伤定位时,可以充分利用有关装备的损伤信息,提高定位速度,加快整个评估进程,提高评估效率;且利用贝叶斯网络可以进行双向推理,适于解决装备损伤评估领域的问题。
- 王润生贾希胜王卫国王润泉
- 关键词：战场抢修贝叶斯网络
