面向实体的军事仿真规则提取方法研究

针对目前军事仿真系统开发中存在的军事仿真规则提取不完备的问题,在充分发挥ECA规则提取方法优势的基础上,提出了面向实体的军事仿真规则提取方法。该方法以实体状态变迁为中心,运用系统论方法,重点分析实体的环境、功能、行为、组元和结构状态,并将分析结果引入ECA规则。通过将该方法应用于装备抢修组实施抢修的规则提取中,验证了其对于提高规则的完备性与可信性具有较好的效果。     

目标数据关联多因素分布式推理判决系统推理结构

目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构     

移动计算终端多途径自适应的信息传输设计

以移动计算系统的网络传输为背景,提出了系统多途径自适应信息传输设计.此设计根据传输信息类型和网络传输途径的状态,按照一定的规则,自动选择一种传输途径进行传输.用户只需简单地参与或者无需参与,即可完成多途径传输任务.与全人工的多途径选择传输相比,此设计提高系统传送信息的效率.     

面向作战任务的作战系统冲突检测与消解研究

以作战任务为中心,动态集成作战系统是当前军事领域研究的新课题,从多个作战任务的时间冲突和作战系统状态能力有限性出发,研究作战系统在执行作战任务过程中存在冲突的问题,给出冲突规则的形式化描述,提出了冲突检测与消解的算法,最后通过实例对算法进行了验证。     

基于多Agent的分布式IP网故障诊断系统设计与实现

为便于及时定位并排除典型网络故障,以数据包分析为基础,基于多Agent系统,设计实现了一种便于扩展的分布式IP网故障诊断系统。该系统采用网络端口镜像的方式进行数据采集,采用伯克利数据包过滤器(BPF)包过滤机制进行数据包过滤,基于专家系统进行典型网络故障诊断。此外,系统采用三元组〈实体,属性,规则集〉进行知识表示,用支持度表示规则出现的频率。实际应用表明,该系统可有效地帮助网络维护人员及时了解网络状态,快速、准确地诊断典型网络故障。     

ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用

对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。     

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。     

基于机会策略的多部件系统状态维修决策优化模型

针对部件间存在维修相关性的多部件系统,引入机会策略增加机会维修阈值,将部件间的维修策略进行组合,建立多部件系统状态维修决策优化模型。采用劣化状态空间划分法分析系统中维修活动组合及其概率计算方法,基于半更新过程理论建立以系统长期运行平均停机率(简称"平均停机率")最小为目标的多部件系统状态维修决策优化模型,联合优化了系统机会维修阈值、预防性维修阈值和系统检测间隔期3个决策变量。采用蒙特卡罗仿真方法对模型进行优化求解,并通过案例进行对比分析,结果表明:采用优化得到的系统最优检测间隔期、机会维修阈值和预防性维修阈值进行状态维修决策,可有效降低多部件系统的平均停机率,提高系统可用度。     

基于证据理论的无线通信系统安全风险评价

传统通信系统安全风险评估方法获取的判断矩阵是个体专家的意见,无法处理不确定问题,得到的评估结果较为主观、准确度差,为了解决该问题,提出了基于证据理论的通信系统安全风险评价模型。采用证据理论融合规则调整通信设备和光缆一级指标的判断矩阵,综合多位专家的意见,获取设备和光缆各指标的状态评分和指标权重,构建通信系统风险评估模型,最后通过仿真实验测试其性能,结果表明,该模型可以准确评估通信系统的风险等级。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

故障诊断中的测试节点优选方法

针对模拟电路故障字典法诊断中测试节点选择问题进行了分析研究。在故障模糊集划分的基础上,根据故障信息量,建立了实时故障树的节点优选方法。实际应用表明,该方法大大了减少测试节点数,提高了诊断的正确性和实时性。     

基于Visual Basic故障诊断专家系统设计

从分析传统专家系统入手,把WINDOWS下的可视化技术和面向对象技术引入到人工智能程序设计中来。讨论了故障树模型的面向对象表示方法及其推理算法。根据雷达故障诊断中的典型故障树,给出了一个基于Visual Basic语言的故障诊断专家系统设计实例。     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

指挥控制系统故障诊断专家系统的设计与实现

以专家系统理论为基础,针对某指挥控制系统的组成和下属工作站的结构特点,分析了该系统故障发生和故障传播的机理,应用故障树分析法,建立起系统的故障树。研究了故障的知识获取和表示方法,推理策略和推理机的构建。应用面向对象技术,构建了一种基于层次诊断模型与故障树分析法相结合,融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。     

基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断

提出了一种基于Mamdani模糊推理的航空发动机故障诊断方法.该方法将发动机故障征兆信号作为模糊推理的输入,利用专家经验建立模糊推理规则并提取蕴含关系,在此基础上,通过故障征兆信号与蕴含关系的Mamdani推理合成获取发动机故障原因发生的可能性,进而达到故障诊断的目的.实验结果表明,该方法可行且有效.     

非单调关联故障树顶事件失效概率的新算法

提出了一种计算非单调关联故障树顶事件失效概率的新方法,其基本思想是利用ＢＤＤ进行故障树中顶事件的不交化工作,可避免求ＰＩＳ和ＰＩＳ的最小覆盖的运算过程,为有效解决其运算的ＮＰ困难问题提供了一条新的途径。     

基于事故树分析法的火灾致灾因素分析

基于事故树分析法对火灾中的致灾因素进行分析，通过对近十年51起重、特大火灾进行归纳、统计，利用火灾调查理论知识与事故树相结合，将火灾中的致灾因素分为起火原因、火灾中人员伤亡因素、造成财产损失原因进行分类统计，并利用最小割集和最小径集，计算出顶上事件的发生概率。最后对事故树进行分析讨论，找出避免顶上事件发生的措施，得出减少或消除火灾致灾的对策，为做好重、特大火灾的预防工作提供了参考。