基于线性时变参数离散灰色模型的在线故障预测系统设计

为实现故障预测的实时性,克服设备实际数据处理能力的局限,采用了线性时变参数离散灰色模型(linear time-varying parameters discrete grey model,TDGM),并对其建模所用的最小二乘法采用递推算法,形成了递推建模法,解决了实时建模预测所面临的建模序列取舍、计算和存储量巨大等难题,并采用视情剔除旧数据的方法克服了递推建模法存在的"数据饱和"现象,完成了在线故障预测系统(online fault prediction system,OFPS)的初步设计。实例仿真验证表明:该系统运行稳定可靠,计算和存储量在可承受范围之内,预测效果良好,可以应用到实际设备中。     

用于海底观测网络的海缆远程供电系统的可靠性

提出了串联恒流和并联恒压两种适合应用于海底观测网络的远程供电系统方案;在相同条件下,利用算法分别完成了两种系统的可靠性设计与分配方案,并根据各子单元的分配可靠度计算了两种系统各节点的供电可靠度。分析结果表明：相比于并联恒压远供系统,串联恒流远供系统对子单元的要求相对较低,而各节点的供电可靠度相对较高,说明串联恒流远供系统更适合应用于我国的海底观测网络建设。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

改革开放以来我党对军事战略形势的判断与预测

改革开放以来,面对复杂多变的国际国内形势,我党在指导国防与军队建设的历史进程中不断取得新成绩,获得新突破,一个重要原因是党能在重大军事问题上提前做出正确的判断与预测。总结党在改革开放以来对重大军事问题战略判断与预测的理论与实践,有重要的历史和现实意义。     

基于灰色系统理论的设备状态监测系统设计

介绍了设备状态集中监测系统的构建和灰色系统理论在设备状态预测中的应用原理及方法．利用Matlab提供的基于最小二乘法的非线性曲线拟合函数能方便地求解一阶灰微分方程,从而得到原始数列的预测值表达式．应用实例表明,基于灰色系统理论的预测模型适用于小样本不确定问题的研究,预测精度高、实现容易．基于灰色系统理论的设备状态监测系统的研制对于科学制定维修计划,改进设备的管理维护手段,确保试验任务的质量和进度具有重要作用．     

基于非线性模型预测的翼伞系统控制研究

翼伞系统在飞行过程中,受外界不确定因素的影响呈现出非线性特性和耦合性．应用非线性模型预测控制理论对翼伞系统飞行控制进行了研究,提出基于非线性模型预测控制的翼伞系统控制律设计方法,并推导出控制律解析式．仿真研究表明,合理地选择泰勒展开级数和预测周期,通过泰勒级数展开并截尾后的翼伞非线性控制系统可以表现出良好的控制性能．     

面向装备作战仿真的弹药消耗预测方法研究现状

作战模拟、数理模型和智能算法是当前弹药消耗预测常用的三类方法。美陆军弹药消耗预测系统是基于作战模拟弹药消耗预测方法的代表,预测过程模块化、系统化。基于数理模型的弹药消耗预测包括基于能力和面向目标威胁的两类方法,预测过程科学化、严谨化。基于智能算法的弹药消耗预测包括时间序列分析和人工神经网络两类方法,预测过程智能化、精确化。各类预测方法在武器—弹药—目标的分组方式与目标分配原则等方面尚存在问题,未来应加强联合火力下以及高技术弹药消耗预测研究。     

考虑航材可靠性能的消耗预测模型

航材消耗量的准确预测具有明显的军事和经济效益。对航材进行消耗预测,其首要问题就是确定何时产生需求。使用器材可靠寿命时间指标,可侧面描述航材故障间隔时间和故障时刻,从而确定出航材的需求时点。     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。