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基于扩展GO-FLOW的多状态系统动态可靠性建模方法: 2019年; 文中以多状态关联可重构系统为研究对象,拟突破多状态关联可重构系统的可靠性动态建模技术,研制出一套多状态关联可重构系统建模方法。针对现有GO-FLOW方法表达能力的不足的情况,对GO-FLOW操作符进行扩展定义与封装,拓展了操作符动态、可重构、事件驱动等特性,实现了功能原理图到GO-FLOW模型扩展映射,结合面向对象的理念和思想,根据多状态系统功能原理,提出了扩展GO-FLOW建模流程。选取了几种典型的重构方式,对飞机伺服作动系统的可重构可靠性模型进行研究,以飞机伺服作动系统为实例验证了方法的有效性。提出利用扩展的语义操作符对动态重构系统进行直观建模的方法,极大提高了建模的适应能力和效率,应用实例表明,该方法是建立多状系统可靠性动态模型的可行途径。; 刘屹巍李尧王宇健

军用无人机远程维修信息需求分析被引量：2: 2014年; 随着近年来各国装备军用无人机的种类和规模逐步提高，其维修保障问题日益突出。针对军用无人机的远程维修及其系统平台研发技术蓬勃发展，从信息需求的角度人手，通过对远程维修体制和对象的分析，论证维修定量和定性信息需求，提出远程维修技术支援系统规划中应包括的信息种类和用途，为远程维修技术支援系统规划提供参考。; 李尧吕瑞朱帅; 关键词：无人机远程维修

基于双树复小波变换—最大熵谱估计和参数优化概率神经网络的齿轮箱故障诊断研究被引量：1: 2023年; 齿轮振动信号具有非平稳性和非线性的特点。为了准确提取其故障特征并进行故障诊断,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)-最大熵谱估计(MESE)和惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法-参数优化概率神经网络(PNN)的齿轮故障诊断方法。首先,利用DTCWT把状态已知的齿轮振动信号分解为不同频带的模态分量。其次,采用MESE得到每个分量的最小偏差频谱估计,计算出不同频段的能量熵作为故障特征矩阵。然后利用LDWPSO算法寻找出最优神经网络参数——平滑因子。最后,将故障特征矩阵输入优化后的PNN模型,建立起故障特征和齿轮运行状况之间的数值化映射关系,进而完成齿轮故障诊断模型。经试验数据分析表明,采用提出的DTCWT处理齿轮的振动信号,并引入MESE处理关键分量,可以提取稳定的信号特征并降低噪声干扰。另外,相比于传统的PNN,基于改进的PNN的齿轮故障状态的数值化判别具有更高的诊断精度和稳定性。; 孙程阳李尧朱帅张喜双; 关键词：双树复小波变换最大熵谱估计概率神经网络

基于环境条件与维护操作协同下的保障设备可操作性优化方法分析被引量：1: 2020年; 基于环境条件与维护操作协同下的保障设备可操作性优化方法分析,响应部队在特殊环境条件下保障设备的使用需求,面向预防及解决保障设备特殊环境条件下,面临的特殊操作、防护、操作维护人员的生理和心理产生的维修差错等影响可操作性的问题。根据保障设备人机功效工作发展的实际需求,协同军用飞机保障设备环境条件与维护操作,分析确定环境条件与维护操作协同影响要素、建立清晰和规范的协同影响优化设计流程、确定保障设备可操作性优化措施并落实到飞机保障设备设计过程中,实现了保障设备良好的可操作性,提升了保障设备的人机功效。; 董保童王铭泽李尧

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李尧