多源数据融合建模的寿命预测方法

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针对单一传感器在设备状态监测期间不能很好地进行退化建模和剩余使用寿命预测的问题,提出了一种多源数据融合建模的寿命预测方法。首先,根据设备的退化性能,构造了复合健康指标;其次,使用非线性漂移维纳过程对设备进行退化建模,通过使用极大似然法估计模型参数后,推导出设备剩余寿命概率密度函数;最后,对所提出的方法进行了验证,并与单一传感器预测结果进行了对比,结果表明此方法具有较高的准确性。
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针对目前基于离散人工蜂群(DABC)算法的干扰波形决策存在迭代次数多、寻优概率低等问题,提出一种基于最优差异导向的混沌多维离散人工蜂群(ODCM-DABC)算法的干扰波形决策方法。通过引入最优差异矩阵对蜜源进行更新、多维搜索和贪婪选择的方式确定更新维度、Tent混沌序列初始化种群等操作,对干扰波形决策模型进行求解。仿真结果表明,所提算法在进行干扰波形决策时,与传统DABC和GA算法相比,需要的迭代次数更少、寻优概率更高,能够改善干扰波形决策系统的性能,具有一定的普适性。
针对多智能体领航跟随策略提出了一种基于距离约束的编队控制算法,同时实现了编队保持与速度跟踪。多智能体系统由单领航者及两个跟随者组成,单领航者以一常值参考速度运动,追随者无法测量自身及其他智能体的速度。为了跟踪单领航者的速度以实现编队保持,针对追随者设计了一种自适应控制律以估计领航者的速度并使各智能体保持理想距离,基于Lyapunov分析与Barbalat引理证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提算法的有效性。
以弹道导弹拦截弹为研究对象,针对拦截弹末制导问题进行研究,对预测命中点进行定义,引出广义预测命中点,并利用近似理论得到其数学表达,之后基于古典微分几何理论推导了微分几何制导律的曲率以及挠率指令;设计了应用在弹道导弹拦截场景中的基于预测命中点的微分几何制导律,并在该制导律的基础上通过引入自动驾驶仪及导引头等效模型,分析了制导律对制导控制系统延迟及噪声响应敏感性;通过与其他两种制导律对比仿真,体现了基于预测命中点的微分几何制导律在降低需用过载及视线角速度两方面的优越性。
运用多无人机执行侦察任务具有突出优势,研究多无人机侦察任务分配方法具有重要意义。从多无人机侦察任务分配问题建模与求解两个方面展开综述。首先对经典模型进行介绍并分类,讨论其特点及适用问题;其次对集中式、分布式、混合式求解方法进行归纳,对代表算法进行介绍,分析其优缺点与应用前景;最后结合实际需要指出目前多无人机侦察任务分配方法在模型建立、任务分配动态性、任务分配不确定性、任务分配对抗性和大规模任务分配等方面存在的不足以及未来的研究方向。
陆航旋翼机既可实施对地面部队的空对地支援,也可实施传统意义上的近距空中支援(CAS)。当前国内对空军固定翼飞机CAS虽有一定研究,却很少有人对旋翼机实施军种内空对地支援与CAS之间的关系开展研究,且很多研究人员在这方面又存在诸多疑问。针对这些问题,以美军为研究对象,首先对陆航的空对地支援与旋翼机CAS以及传统CAS的作战模型进行梳理与分析,其次对陆航旋翼机空对地支援与CAS作战在作战目的、应用方式、具体实施以及之间的联系与区别进行分析研究。
传统GPS干扰装备已不能适应反巡作战需求,提出网络化GPS干扰系统发展构想;建立GPS干扰装备协同地面防空火力的反巡作战环模型,确定节点的能力指标和边的度量指标,基于信息熵评估体系作战效能;综合考虑装备研制成本因素和风险因素,提出装备体系贡献率计算模型。应用实例表明,GPS干扰装备对体系作战效果产生较大增益,体系贡献率较高;考虑成本和风险因素后,体系贡献率评估结果更加贴合实际,对辅助决策更具参考意
未来战争形态必将是多军种联合作战背景下高效、协同、信息贯穿末端的高技术局部战争,态势感知、筹划决策、指挥控制等能力不再局限于指挥所内部,而是不断向战术前沿环境延伸。首先给出了机动边缘的内涵和特点,之后综述了美军机动边缘信息服务的发展现状,归纳总结了美军机动边缘信息服务能力,最后从深入研究边缘信息服务军事应用需求和典型应用场景、加强边缘信息服务能力总体规划等方面给出了我军边缘信息服务建设的发展建议。
根据被动浮标阵应召搜潜过程,运用概率论和最优搜潜理论对浮标阵的布放半径进行研究。综合考虑浮标阵应召搜潜时潜艇初始位置、航速和航向等分布的特点,建立了浮标阵发现潜艇概率的数学模型,据此推导出使发现潜艇概率最大的布放半径(称之为改进的布放半径)。建立了反潜直升机布放典型浮标阵的搜潜模型,根据搜潜模型利用蒙特卡罗对搜潜效能进行仿真分析。结果表明:利用数学模型计算得到的发现潜艇概率与通过蒙特卡罗仿真得到的发现潜艇概率基本一致;与利用经典的布放半径布放浮标阵相比,利用改进的布放半径布放浮标阵能提高发现潜艇概率,且所
用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销。为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测。实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析。实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值。
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