论文题目: 机电系统BIT特征层降虚警技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 机械工程
作者: 王新峰
导师: 温熙森
关键词: 机内测试,虚警,虚警率,特征层,特征提取,特征选择,核主元分析,粗糙集,神经网络,支持向量机
文献来源: 国防科学技术大学
发表年度: 2005
论文摘要: 机内测试(Built-in Test,BIT)技术在提高武器装备和机电系统的测试性、简化维修过程和降低保障费用等方面发挥了重要作用,但虚警率高的问题一直阻碍着BIT效能的充分发挥和更广泛、更深入的应用。如何降低虚警是BIT技术研究中亟待解决的关键问题。从目前降低BIT虚警研究来看,大都通过提高诊断决策方法的分类能力来降低虚警,本文研究通过提高机电系统BIT特征层的特征信息质量来降低虚警。因为机电系统BIT的特征层所提供特征的信息质量将直接影响BIT系统的诊断决策效果,若特征层得到的特征信息质量较低,则必然导致诊断决策结果的错误,从而导致BIT虚警。目前在特征层降虚警研究方面主要存在两方面的问题:一是缺乏从机理上研究特征层特征信息质量对BIT诊断性能的影响;二是特征层降虚警技术研究尤其是和机电系统BIT特点相适应的技术研究相对较少。本文在“十五”部委级课题“机电产品BIT设计技术研究”的支持下,针对机电系统BIT虚警率高和特征层降虚警方面存在的问题,系统分析了机电系统BIT特征层导致虚警的机理,对特征层降低虚警的技术进行了深入研究。本文的主要研究内容与结论如下:1.深入研究了机电系统BIT特征层导致虚警的原因和机理对特征层的特征信息质量包含的内容进行了分析,得到特征与故障不匹配、特征冗余和特征与决策器不匹配三种信息质量较差是特征层导致机电系统BIT虚警率高的主要原因。对影响特征信息质量的各种因素进行了深入分析,并从理论上分析了特征信息质量较差导致虚警的机理,由此得到特征层降虚警应满足的三个条件,从而为特征层降虚警技术研究提供了理论依据。2.深入研究了机电系统BIT特征层降低虚警的技术与方法(1)对机电系统BIT非线性冗余特征导致的虚警问题,研究基于核主元分析(KPCA)的特征提取方法,并对方法进行了改进完善。由于核函数对KPCA特征提取性能有着重要影响,研究了基于矩阵相似度的核函数参数优化方法,通过核函数参数优化提高KPCA提取特征的分类能力,降低虚警;由于KPCA是一种无监督的特征提取方法,不能利用状态信号中的类别信息,研究了核最优K-L变换,它能够利用类别差异信息,提取的特征更易于分类,达到降低虚警的目的;由于核最优K-L变换计算较为繁琐,研究了有监督核主元分析算法(SKPCA),它能把类别信息融入到KPCA中,性能接近于核最优K-L变换,但计算比核最优K-L变换简便,适合实时性要求较高的场合。研究结果表明:KPCA及其改进方法能提取非线性主元特征,去除冗余特征,能有效提高机电系统BIT的诊断性能和降低BIT虚警。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
插图和附表索引
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 BIT 技术的产生和发展
1.2.2 机电BIT 技术的发展
1.2.3 BIT 技术中的虚警问题
1.2.4 降低BIT 虚警技术研究综述
1.2.5 研究特点及存在问题
1.2.6 基于信息处理流程的三层降虚警研究框架
1.3 论文的研究内容和组织结构
1.3.1 论文研究的主要问题
1.3.2 论文的研究内容和组织结构
第二章 特征层导致虚警的机理分析
2.1 特征信息质量的评价
2.1.1 特征与故障的匹配
2.1.2 特征冗余
2.1.3 特征与诊断决策器的匹配
2.2 特征层导致虚警的机理分析
2.2.1 导致特征信息质量较差的影响因素分析
2.2.2 特征信息质量较差导致虚警的理论分析
2.2.3 特征层解决虚警问题的技术途径与思路
2.3 本章小结
第三章 基于核主元分析的特征提取方法降低BIT 虚警研究
3.1 核学习方法
3.2 基于核主元分析的特征提取方法
3.2.1 核主元分析（KPCA）
3.2.2 仿真分析
3.2.3 实验验证
3.3 KPCA 中核函数优化问题研究
3.3.1 基于矩阵相似度量的核函数优化
3.3.2 实验验证
3.4 基于核最优K-L 变换的特征提取方法
3.4.1 最优K-L 变换
3.4.2 核最优K-L 变换
3.4.3 实验验证
3.5 基于有监督核主元分析的特征提取方法
3.5.1 有监督核主元分析(SKPCA)
3.5.2 实验验证
3.6 本章小结
第四章 基于粗糙集理论的特征选择方法降低BIT 虚警研究
4.1 粗糙集理论的基本概念及其信息论描述
4.1.1 粗糙集的基本概念
4.1.2 粗糙集的信息论描述
4.2 特征选择和粗糙集属性约简的同一性
4.2.1 特征选择的含义
4.2.2 特征选择和属性约简的同一性
4.3 基于变精度粗糙集信息熵的混合约简算法
4.3.1 属性约简算法介绍
4.3.2 基于变精度粗糙集信息熵的混合约简算法
4.3.3 案例应用
4.4 本章小结
第五章 基于决策器的特征选择技术降低BIT 虚警研究
5.1 两种类型的决策器概述
5.1.1 经验风险最小化和结构风险最小化
5.1.2 神经网络
5.1.3 支持向量机
5.2 基于决策器的特征选择方法
5.2.1 特征子集的性能评价
5.2.2 基于遗传算法的特征搜索方法
5.2.3 实验验证
5.2.4 基于决策器的特征选择复杂度讨论
5.3 基于决策器的特征选择方法的改进
5.3.1 基于MSE 的神经网络特征选择
5.3.2 基于RM 界的SVM 特征选择
5.3.3 基于灵敏度的SVM 特征选择
5.3.4 实验验证
5.4 组合特征选择方法
5.4.1 组合特征选择方法
5.4.2 实验验证
5.5 特征与决策器参数联合优化研究
5.5.1 特征选择和决策器参数联合优化
5.5.2 实验验证
5.6 本章小结
第六章 特征层降低BIT 虚警技术应用
6.1 某机电跟踪与稳定伺服平台系统分析
6.1.1 系统基本组成和功能特点
6.1.2 稳定跟踪平台BIT 系统设计
6.2 特征层降低BIT 虚警技术应用
6.2.1 机械子系统BIT 设计
6.2.2 信号特征生成
6.2.3 降低BIT 虚警技术应用
6.2.4 应用建议
6.3 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 总结与结论
7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文
附录B1 柴油机故障诊断数据离散决策表数据
附录B2 齿轮故障诊断数据离散决策表数据
发布时间: 2006-09-14
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