退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

矿产统计预报的多元信息复合方法及预测模型

如何有效地利用多种信息进行矿产统计预报是一个有经济效益的课题。本文运用多信息复合思想,采用回归分析、判别分析和集成预报等方法使矿物预报的正确概率大大提高。     

再探运动目标航迹的灰色预测

本文根据笔者在[1]中所提出的航迹灰色预测中的两个问题:机动目标的跨象限运动及GM(1,1)预测模型对噪声的抑制能力进行若干计算研究。     

城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足，并提出算法改进意见，在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上，构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测，并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度，非线性预测的结果与预期结果相符。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

系统UUT诊断策略设计的工程化原则与实践

分析了型号系统研制中推广应用“被测对象(UUT,unit under test)测试点与诊断策略设计与分析技术”的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。     

战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法

聚能装药战斗部射虚拟试验中,射流穿深对靶板材料模型参数较敏感。为建立较准确实用的射流穿深预测模型,提出一种贝叶斯线性校准方法,建立物理过程真实值、模型预测值和试验测量值间的统计关系,结合有限的试验数据,校准未知模型参数。实例分析表明,该方法可较好地解决包含各种不确定性的大型复杂计算模型的参数校准问题。     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。