用错误围堵策略建立可生存的网络安全设备内核

提出在IBM虚拟机器的架构上,使用错误围堵策略建立可生存的网络安全设备内核的思想。建立有效的资源管理器,分割、调度机器资源,把物理资源提供给虚拟机器,平衡错误围堵与其它的性能要求。利用软件和硬件错误围堵技术制约对系统攻击引起的错误,防止一个错误引起整个系统的崩溃。用以上策略建立了内核模型,给它加上大负荷,正常和异常的工作。实验结果显示:即使在系统中某些部分出错的情况下,依然不影响系统的整体性能,并且错误围堵的开销几乎可以忽略不计。     

一种新的导弹发射技术辅助决策系统架构

导弹武器系统特有的作战特点,以及专家知识的不完备性,使得传统的辅助决策系统难以在短时间内作出准确、有效的决策。因此,提出一种新的导弹发射技术辅助决策系统的总体结构及实现相应功能的模型,即采用BP神经网络-遗传算法(GA)实现辅助决策,基于有向图实现故障诊断,通过决策融合生成图形决策方案,缩短了决策时间,提高了决策的有效性。     

L+1容错恢复策略在复杂军事网络中的应用仿真

以标准3×3网格为基础网络,介绍了L+1容错恢复策略的概念和恢复原理,以海上舰艇编队作战系统网络为研究对象,使用Matlab-Simulink仿真工具,通过对阻塞概率、平均路径长度、路径重新分配概率和有效利用率4个指标的仿真,对比了该网络在无策略、备份多路和L+1容错恢复3种策略下网络的恢复程度,验证了L+1容错恢复策略的有效性和可行性。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

齿轮箱故障诊断特征级数据关联方法研究

提出了齿轮箱故障诊断特征级数据关联的定义．在该定义的基础上,提出了基于Bootstrap方法的小样本诊断特征参数关联的方法．利用某型齿轮箱振动试验台测取的振动加速度响应信号对提取的特征参数进行了关联评估,基于Bootstrap方法的特征级数据关联方法正确区分出了效果不好的特征参数,证实了该数据关联方法的正确性．     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

故障诊断效率与评估

叙述了电子设备故障诊断系统所进行检测的不同安排顺序对故障诊断效率的影响.提出了适当的检测顺序与检测方式,提高检查效率,缩短检查过程.还分析了每次进行故障诊断结果确诊或误诊随机现象,评判诊断准确率是抽样检验问题.引入假设检验方法,对设备故障诊断系统的准确率进行评判.对建造设备故障诊断系统有参考价值.     

基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。     

复杂导弹武器装备通用层次模块化诊断模型

根据复杂导弹武器装备系统的组成、结构、故障机理和故障诊断的特点,建立其通用的层次模块化故障诊断模型,研究了层次模块化故障诊断机理和诊断过程中所采用的推理搜索机制,建立的层次模块化故障诊断模型能够根据具体诊断问题的特点,选择不同的故障诊断方法,逐层逐块深入进行诊断,直到完成诊断任务。故障诊断模型具有很强的通用性、可行性和潜在的应用价值,基于此模型的故障诊断系统的建立将有助于复杂导弹武器装备的维修保障。     

故障树近似计算中最优权因子的选取

在故障树近似计算时,探讨通过加权提高计算准确度的简便方法。根据底事件发生概率的不同,利用VisualC 语言进行蒙特卡罗仿真计算,得到了在近似计算故障树顶事件发生概率时,在不同底事件发生概率对应区间内的最优权因子。利用该方法得到的最优权因子可以提高故障树近似计算的准确度,尤其是在当底事件发生概率较大时,其效果更为明显,可较好地满足采用故障树对某些特殊设备进行顶事件发生概率计算时提高计算精度的需求。