海战场的规划识别研究

规划识别可分为锁眼型(keyhole)和意图型(intention),又可划分为个体的和群体的两种类型,对于敌舰艇编队的规划识别则属于意图型的和群体类型的.舰船及其编队指控系统在战场指挥决策过程中,根据多传感器信息融合系统提供的实时数据与信息进行态势评估,除了敌我识别、目标身份识别、威胁估计外,还涉及对敌舰及其编队的意图型、群体型的规划识别问题.初步探讨舰艇编队(即多自主体系统Multi-Agent System,MAS)规划识别特点、MAS规划识别规划结构框架和基于时态描述逻辑的动作推理的若干问题.     

基于Demster-Shafer证据融合的战场态势判断模型

战场态势是指挥员制定作战计划、实施作战部署的主要依据,长期以来战场态势主要依靠指挥员和参谋人员的作战经验来判断,判断结果的可信性与适时性难以得到保证.在战场态势问题分解的基础上,针对各子问题相关信息"模糊性"大的特点,通过隶属函数进行处理,并采用Demster-Shafer证据融合模型融合决定性相关信息,实现战场态势的快速准确推理.最后,在这一模型的基础上利用计算机仿真进行了态势图景推理示例.     

基于规则的专家系统在后勤装备编配中的应用研究

通过对后勤装备编配工作进行知识分析,研究了如何运用基于规则的专家系统建立后勤装备知识库,以及后勤装备知识构成及知识获取、知识表示的方法,为构建后勤装备知识库系统进而建立专家系统提供了解决问题的思路和实践经验总结。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

大型决策支持系统的设计思想

决策支持系统(DSS)作为应用于管理的一种计算机信息系统,已成为系统工程、管理科学的热门研究课题。然而,正如所有处于发展之初的学科或研究方向一样,DSS研究领域目前还存在着一系列理论和实际问题需要加以解决。其中,DSS的设计思想尚无明确描述,从而大大影响了DSS研究的应用开发,尤其是为大型管理系统而建的DSS,必须有明确的系统设计思想,为此提出集功能上“智能一交互一集成”和结构上“分布一层次”的设计思想。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

基于燃油压力波的柴油机高压喷射系故障信息的研究

本文从柴油机燃油压力波的特征出发,建立ARI(Auto—Regressive Integra—ted)时序参数模型.通过对不同故障下的燃油压力波基于ARI时序参数的现代谱分析,说明ARI时序参数模型较好地揭示了燃油压力波蕴含的故障信息.通过燃油压力波的ARI时序参数构造故障诊断模式向量,根据几何距离与信息距离的测度来诊断故障,具有一定的实践意义.