系统可靠寿命的不确定性分析及其高效方法

为了分析元器件失效率的不确定性对系统可靠性的影响,借鉴Borgonovo的矩独立灵敏度分析思想,在充分考虑了系统可靠寿命完整不确定性信息的情况下,提出了基于系统可靠寿命的矩独立重要性测度,用来分析不确定性条件下系统元器件失效率对其可靠寿命的平均影响。但由于系统可靠寿命函数是系统可靠度函数的反函数,一般无法解析表达而以隐函数的形式存在,致使该矩独立重要性测度难以高效准确求解。为了解决这一问题,文章提出了一种新的Kriging自适应代理模型的高效算法,该算法以Kriging代理模型预测值的变异系数作为自适应学习函数,通过自主增加新的试验样本,增强代理模型的预测准确性。阀门控制系统和民用飞机电液舵机系统两个算例分析表明,在保证计算精度的情况下,通过变异系数自适应学习函数,仅需添加少量系统可靠寿命试验样本,就能够构建用来充分近似系统可靠寿命函数的Kriging代理模型,解决了重要性测度的高效求解问题,从而验证了所提方法的合理性和算法的高效性。     

变论域策略在导弹模糊制导律设计中的应用

比例导引律因结构简单而在实践中得到了广泛应用,但当目标机动逃避时,尤其是获得的目标机动信息不精确时,会产生较大的脱靶量.利用模糊逻辑不依赖对象精确数学模型、对知识具有很强的综合表达和逻辑推理等特点,设计了模糊制导律;并利用变论域策略,使输入模糊变量的论域随着输入变量值的变化而自适应地调整,相应的隶属函数也因此自动调整....     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

粗糙模糊C均值融合聚类

提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法...     

带冗余度的舰艇随行备件库存优化模型

将舰艇随行备件库存管理系统定义为有冗余度的单级定期补给模型,提出了基于灰集的备件需求计算方法,根据需求分布的双隶属度函数备件的期望短缺数,采用了边际分析法以装备完好率作为主要目标进行了优化。仿真结果表明:模型能够容忍输入数据中的不确定性,并可随输入不确定性程度变化始终能维持对最小及最大费效比的明确界定。     

惯性导航系统故障诊断的不确定性问题研究

针对构造惯性导航系统 ( INS)故障诊断所面临的确定性和不确定性问题 ,提出了基于模糊集理论的诊断方法 ,并给出诊断系统自动获取不确定性证据和确定性证据隶属度的方法及函数 .认为对于确定性证据和不确定性证据可以用统一的方法和原则来处理 ,并建立了两类证据的实用数学模型     

自适应模糊神经网络推理系统在电缆故障定点检测中的应用

电缆故障定点检测中存在着噪音复杂多变、信噪比较低的问题.自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS),具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪音信号的非线性建模,可以很好地解决故障定点检测中噪音的不确定性问题.建立了基于ANFIS的自适应滤波系统模型,讨论了ANFIS中隶属函数类型、数目的寻优以及参考函数的确定方法,设计了以ANFIS对消器为模型的滤波系统的硬件和软件.用该滤波系统对实际电缆故障信号进行了处理,结果表明了滤波系统的有效性.     

自主水下航行器的自适应反演变结构控制器设计

由于水下航行器是高度耦合、复杂的多输入多输出不确定性非线性系统。对水下航行器进行精确作业时的运动控制一直是其实用化过程中困扰人们的问题。将自适应反演控制技术和变结构控制策略相结合,提出了一种基于反演技术的自适应变结构控制器设计方法,实现AUV水平侧移和航向控制,并利用自主水下航行器模型进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方法对模型不确定性和不确定环境干扰表现出良好的鲁棒性和自适应性。     

空间激光成像目标精确侦察技术

合成孔径激光成像、激光反射层析成像是最有可能在空间目标成像侦察中得到应用的精确侦察手段。分析了两种激光成像方法的原理,分别构建了各自实验系统,完成了关键技术验证实验,得到了一些重要结论。结合空间目标精确侦察需求,给出了两种系统的设计方法,指出了需要重点突破的关键技术。研究表明,随着激光器、探测接收等关键技术的成熟,将为研制天基空间激光成像目标精确侦察技术奠定基础。     

基于DST和PCR5的弹道目标识别方法

在反导系统中,基于多传感器多源信息的融合识别,一直是研究的热点。为了解决不精确、不确定、冲突的多源信息的融合问题,结合DST(证据理论)和PCR5(比例冲突再分配准则)在处理不同冲突程度证据时的优势,提出了一种自适应的弹道导弹目标识别方法。首先引入关联系数的概念,用来表征证据间的冲突大小;其次给出了目标综合识别步骤;最后结合2个例子进行了仿真验证。结果表明,该方法识别率高,收敛性快,能够有效解决在识别中不稳定、不一致信息的融合问题,具有一定的应用价值。     

面向无人机海上侦察任务的自适应粒度分解策略研究

无人机海上侦察作战任务自动规划的前提是任务分解,分解策略的通用性和分解粒度的合理性直接影响任务规划的速度和实际效果。对无人机海上侦察任务具有随机性强、复杂度高、动态性明显等特点,提出了一种基于军事领域知识库的无人机海上侦察任务自适应粒度分解策略,构建了无人机海上侦察领域知识图谱和自适应粒度任务分解模型,并以海上编队护航背景下的无人机侦察任务为例,实施了任务分解策略验证,结果表明分解策略较传统任务分解方法具有更佳的稳定性和适应性。     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。     

科研项目工期模糊更正方法研究

针对科研项目工期不确定性强及不确定性描述困难的问题,提出了基于模糊理论的工期更正方法。首先研究了科研项目工期不确定的主要影响因素;然后在此基础上,基于模糊语言变量构建了科研项目工期的评价指标变量,给出了影响因素的隶属度确定方法和基于模糊综合的工期更正方法,实现了科研项目工期的更正;最后,应用典型案例对提出方法的可行性和正确性进行了验证。     

一种基于目标的雷达对抗侦察策略

传统的电子战接收系统的搜索方式主要针对参数完全未知的敌方信号,通过在频域、空域等各维度进行大范围的逐段重复搜索可在较长时间内获得较好的侦察效果,但不适合短时间内对特定目标群的搜索和验证。针对电子战接收机存在的盲目侦察接收、与作战目标结合不紧密等问题,提出了一种基于作战目标的侦察策略,能够智能引导超外差接收机进行搜索截获,有效提升了超外差接收机对重点目标的实时截获与准确识别能力。     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

最大隶属原则在无人机情报识别中的应用

本文分析战场目标特征,探讨影响无人机照相侦察能力的因素,提出用最大隶属原则识别无人机侦察情报的方法。通过仿真举例,验证这种方法的有效性和可行性。     

基于证据融合的雷达发射机健康评估

针对在多种不确定性因素下的雷达发射机健康状态评估问题,在综合考虑指标可测性的基础上,建立了新的雷达发射机健康状态评估指标体系。采用一种改进证据理论的多指标融合方法进行雷达健康状态评估,通过各实测数据隶属函数转化得到基本可信度分配,避免了传统方法中评估指标基本可信度函数分配的主观性和局限性,然后利用改进的D-S证据理论对指标进行融合,实验结果验证了该方法的有效性。