基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于单元故障模式的水下恒流远供系统可靠性分析方法

以水下单元的短路/开路故障模式为基础,提出了一种分析缆系海底观测网络恒流远供系统可靠性的方法。根据系统供电和结构特性,将系统分成不同的供电链路和链路段。详细研究了处于不同位置的各种水下单元发生故障时,对链路和观测设备的供电状态的影响。归纳了导致系统和各链路无法正常导通、观测设备无法得到供电的状态情况,分析了不同故障状态发生的概率,进而得出了求解系统、供电链路与供电设备的供电可靠度的方法。通过算例分析,进一步梳理了3种供电可靠性的共性规律,说明在设计和建设恒流远供系统时,应综合须考量这3种供电可靠性。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

序降应力加速寿命试验(上)——试验分析篇

加速寿命试验是高可靠长寿命型产品的量化评估的重要途径,广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。为了进一步提高加速寿命试验的效率,提出一种新的试验方法——序降应力加速寿命试验。通过理论模型建立、试验数据分析和蒙特卡罗仿真对该方法的有效性进行分析。研究结果表明,在相同的试验环境下序降应力加速寿命试验方法不但能大幅度提高试验效率,同时还能提高试验分析精度。因此,在武器装备的定寿延寿课题中,序降应力加速寿命试验值得推广。     

基于GSPN的舰载服务器系统可靠性建模及分析

提出一种基于广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)的舰载服务器系统可靠性分析方法。深入分析舰载服务器系统故障模式的基础上,建立冗余服务器子系统的GSPN模型和共享数据盘子系统的GSPN模型,进而综合得到舰载服务器系统的全局GSPN模型,有效模拟了舰载服务器系统的动态行为。仿真实验验证了所提方法的有效性,为舰载服务器系统的分析与设计提供理论参考。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

基于随机冲击的相关竞争失效可靠性评估

针对电子产品在工程实践中受随机冲击应力的影响及多失效模式的问题,以累积冲击和极限冲击来描述产品的冲击过程,考虑失效模式相关性并建立了随机冲击下产品竞争失效模型。以具有自然耗损和突发耗损特点金属化膜脉冲电容器为对象,进行了可靠性对比分析,验证了模型的合理性和有效性,为遭受复合应力影响的电子产品的可靠性评估提供了一种新方法。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

反舰导弹靶场试验精度评定方法

为了对小子样条件下反舰导弹靶场试验精度作出合理的评定,研究了自助法和随机加权法的原理。针对自助法和随机加权法存在的不足,研究了一种改进的方法,仿真结果表明新方法获得了更加稳健、精确的评定。最后,给出一些有益的工程应用建议。