数据基故障诊断算法更新问题研究

机内测试被广泛应用于故障诊断、装备健康管理与预测等领域。针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新、样本数量不平衡、硬件条件限制问题,提出初步解决方案。利用基于密度的聚类和人工免疫方法处理原始数据;提出基于代表样本点的混合学习方法;利用支持向量机和仿真案例验证所提方法。结果表明所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

基于数据的故障诊断更新问题分析及应用

机内测试被广泛应用于故障诊断，装备健康管理与预测等领域。本文针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新，样本数量不平衡，硬件条件限制问题，提出了初步解决方案。首先，利用基于密度的聚类和人工免疫的方法处理原始数据，然后提出了基于代表样本点的混合学习方法，最后利用支持向量机和仿真案例验证了本文所提方法。结果表明本文所提方法能够解决上述问题，有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

基于SVM的坦克炮弹外弹道仿真模型

运用基于支持向量机理论试图建立一个新的坦克炮弹外弹道仿真模型,以期取得更好的仿真效果。首先,分析了支持向量机回归理论和仿真模型的构建。其次,对坦克射表数据进行整理,构建了训练样本集和测试集。最后,利用构建的训练样本集和测试集分别对模型进行训练和测试,测试结果表明:由于支持向量机的强非线性映射能力,模型获得了很好的弹道形状与瞄准角的映射关系,从而较好地解决了目前通用仿真模型中与实际相差太远、模型复杂、条件苛刻、计算量大,不便实际应用等问题。     

基于小波系数相关性的图像隐写分析

提出了一种新的针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征,以支持向量机（SVM）作为分类器。针对LSB匹配和随机调制隐写算法。实验表明,本方法能有效检测到未经JPEG压缩过的含密图像。     

基于无线局域网MAC层DOS攻击的入侵检测

为了检测无线局域网MAC层的6种DOS攻击方式,提出一种基于Hybrid特征选择和支持向量机的入侵检测算法.该算法先用混合器模式的Hybrid特征选择算法提取8个识别攻击的流量统计特征,然后利用支持向量机对待检测对象进行识别分类.通过建立仿真环境对检测模型的检测效果进行统计验证,表明检测模型在具有较高检测准确率和较低的虚警率,能够有效地检测MAC层DOS攻击,具有实用价值.     

基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

基于最小二乘支持向量机的测控数据融合

提出利用最小二乘支持向量机方法研究GPS和雷达系统对机动目标联合测量中的数据融合问题,GPS数据经过时间配准处理与雷达数据达到时间同步,经过空间配准和坐标系变换,进行卡尔曼滤波,以滤波估计坐标值作为支持向量机的输入,以最小二乘支持向量机为同步融合中心,输出为目标轨迹的融合估计值,仿真结果表明这种方案可以达到比融合前数据更贴近真实值的效果.     

基于PCA-SVM的储运过程故障诊断方法

针对储运过程工艺复杂、监控变量多且故障样本数据相对有限的问题,在介绍主元分析原理和支持向量机方法的基础上,提出了主元分析与支持向量机相结合的储运过程故障诊断方法,建立了提高故障诊断速度和诊断性能的故障诊断模型。首先采用主元分析法进行特征提取实现降维,其次构造新的训练和测试样本集,最后训练支持向量机分类器的故障诊断流程。以数字化油库为仿真实验对象,进行了油料收发过程中的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

支持向量机动态多分类方法

针对支持向量机分类中存在盲区的问题,在分析多分类支持向量机构建方法的基础上,采用二叉树支持向量机,通过类型知识库动态更新,建立了二叉树支持向量机动态多分类模型;选取径向基函数作为核函数,给出了提高多分类模型性能的核参数和惩罚因子寻优遗传算法;以卫星整流罩空调系统表冷器控制单元为仿真实验对象,建立了传感器偏置故障、漂移故障、完全故障和精度下降故障的多分类模型,验证了提出方法的有效性。     

基于灰色关联度和模糊贴近度的复杂设备瞬态虚警辨识

分析了电子设备和武器装备的ＢＩＴ系统虚警形式之一——瞬态虚警的产生原因和一般的预防措施；提出运用灰色关联度和模糊贴近度对瞬态虚警进行辨识并给出了这两种方法的基本原理；分别采用数值模拟和物理模拟的手段，获得了具有温度、湿度、振动（电源）三环境参数系统的状态变化样本群，以及因振动（电源）参数突变而产生的瞬态虚警样本；运用灰色关联度和模糊贴近度方法识别虚警及产生虚警的环境因素，结果表明两种方法可以胜任要求。     

基于最优未知输入观测器的BIT降虚警技术

针对基于模型的机电控制系统BIT中的虚警问题,分析了系统中的信息不确定性和产生虚警的机理,基于最优未知输入观测器方法设计了BIT故障检测诊断系统,该系统对信息不确定性具有较强的鲁棒性,能够充分地抑制虚警。在某机电跟踪与稳定伺服平台BIT系统上进行了试验研究,结果表明机理分析正确,所提方法有效。     

间歇采样转发假目标对CFAR检测影响分析

分析间歇采样转发形成的假目标干扰对雷达CFAR检测的影响和间歇采样转发假目标生成机理,给出间歇采样转发假目标产生方法。在此基础上,以雷达一次搜索周期内虚警、漏警造成的检测代价作为检测性能指标,分别分析单元平均恒虚警检测器、有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器在间歇采样转发假目标干扰下的检测代价。着重分析间歇采样转发干扰关键参数对检测代价的影响。仿真结果表明,间歇采样转发产生的多个假目标显著提高了雷达的检测代价,检测代价受转发占空比、转发功率的影响较大,而受转发频率影响较小。在三种恒虚警检测器的对比中,剔除和平均恒虚警检测器相对于另两种检测器的检测代价更大些。     

不完备检测下视情维修的多级劣化系统性能评估

视情维修是改善多级劣化系统性能表现的重要措施,然而在实际中检测不完备问题会制约视情维修的有效开展,从而影响劣化系统性能评估结果。针对这一问题,将多级劣化系统检测维修马尔科夫链模型中的状态转移进行调整,建立其在不完备检测下进行视情维修的性能评估模型,给出系统性能参数的求解方法。实例验证表明:在实际工作中,虚警和漏检对于系统瞬态可用度的影响是随时间变化而不定的,但对于系统可靠度的影响则是确定的,即在任意时刻虚警提高系统可靠度,而漏检降低系统可靠度。     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

多方位测量的相位双差GNSS欺骗干扰检测算法

对于二元天线阵,相位双差检测算法的载波相位双差角度模糊、虚警概率较高,这限制了算法的应用。针对这一问题,提出天线阵方位变化的欺骗干扰检测算法。通过二元天线阵在不同方位估计信号的载波相位双差,进行多次判决,有效消除角度模糊,降低检测的虚警概率,实现二元天线的载波相位双差检测。建立仿真模型,并通过仿真计算分析验证了该方法的有效性。     

Monitoring poisson count data with probability control limits when sample sizes are time varying

This article considers the problem of monitoring Poisson count data when sample sizes are time varying without assuming a priori knowledge of sample sizes. Traditional control charts, whose control limits are often determined before the control charts are activated, are constructed based on perfect knowledge of sample sizes. In practice, however, future sample sizes are often unknown. Making an inappropriate assumption of the distribution function could lead to unexpected performance of the control charts, for example, excessive false alarms in the early runs of the control charts, which would in turn hurt an operator's confidence in valid alarms. To overcome this problem, we propose the use of probability control limits, which are determined based on the realization of sample sizes online. The conditional probability that the charting statistic exceeds the control limit at present given that there has not been a single alarm before can be guaranteed to meet a specified false alarm rate. Simulation studies show that our proposed control chart is able to deliver satisfactory run length performance for any time‐varying sample sizes. The idea presented in this article can be applied to any effective control charts such as the exponentially weighted moving average or cumulative sum chart. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 625–636, 2013     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

Minimizing the false alarm rate in systems with transient abnormality

We consider a stochastic partially observable system that can switch between a normal state and a transient abnormal state before entering a persistent abnormal state. Only the persistent abnormal state requires alarms. The transient and persistent abnormal states may be similar in appearance, which can result in excess false alarms. We propose a partially observable Markov decision process model to minimize the false alarm rate, subject to a given upper bound on the expected alarm delay time. The cost parameter is treated as the Lagrange multiplier, which can be estimated from the bound of the alarm delay. We show that the optimal policy has a control‐limit structure on the probability of persistent abnormality, and derive closed‐form bounds for the control limit and present an algorithm to specify the Lagrange multiplier. We also study a specialized model where the transient and persistent abnormal states have the same observation distribution, in which case an intuitive “watchful‐waiting” policy is optimal. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 320–334, 2016     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。