液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

关于军事法学的若干问题研究

军事法学是一门起步较晚的年轻学科,正确界定军事法学的学科属性和分类,科学构建军事法学的研究方法,对于深入研究军事法学和确立军事法学自身的基本原理框架体系具有重大的理论价值。     

Efficient sequential decision‐making algorithms for container inspection operations

Following work of Stroud and Saeger (Proceedings of ISI, Springer Verlag, New York, 2006) and Anand et al. (Proceedings of Computer, Communication and Control Technologies, 2003), we formulate a port of entry inspection sequencing task as a problem of finding an optimal binary decision tree for an appropriate Boolean decision function. We report on new algorithms for finding such optimal trees that are more efficient computationally than those presented by Stroud and Saeger and Anand et al. We achieve these efficiencies through a combination of specific numerical methods for finding optimal thresholds for sensor functions and two novel binary decision tree search algorithms that operate on a space of potentially acceptable binary decision trees. The improvements enable us to analyze substantially larger applications than was previously possible. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

地空导弹对突防飞机的威胁评估模型

从研究航空兵对地空导弹突防作战背景出发,建立了地空导弹对突防飞机的威胁评估指标体系,并运用灰色系统理论,结合非线性树形分布权值分配法的应用,构建了基于多层次灰色理论的地空导弹对突防飞机的威胁评估模型,最后通过实例,对模型的有效性进行了检验.     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

火控系统BIT设计与实现

采用层级BIT设计架构,建立了系统级和模块级BIT系统设计模型。设计了PBIT、CBIT、IBIT测试项探测函数、恢复函数等节点属性的统一数据结构。引入故障树理论设计了PBIT、CBIT、IBIT通用自动遍历故障树测试算法,可以实现多种火控系统的"自下而上"的节点测试和"自上而下"的故障诊断。在某火控系统预研项目的应用表明,本BIT系统的设计方案合理可行,易于维护,可显著提高通用火控系统的测试性和可靠性。     

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。     

某型武装直升机武器系统故障诊断研究

战时快速准确地查找故障部件和制定排故方案是实施战场抢修的前提和基础。目前武装直升机武器系统结构组成日趋复杂,功能模块高度集成,仅凭人工经验进行维护难度较大。为了提高故障诊断效率,采用故障树分析与专家经验相结合的方法,建立了某型武装直升机武器系统故障模型,设计了一种快速故障诊断与辅助决策系统,有效减少了维修保障人员故障排除时间,提升了故障处置效率与准确度,具有重要的实际应用价值。