基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

基于预测的战场态势感知信息分发机制

针对目前战术互联网传输能力无法满足态势感知信息传输要求的现状和态势感知信息存在大量冗余的特点,提出了一种基于预测的战场态势感知信息分发机制。通过Qualnet软件对这种方式进行了仿真验证,结果表明在可用带宽紧张时,预测方式相对于原有的周期分发方式,降低了数据的发送量,并能提供更高精度和时效性的态势感知信息。     

SAR有源欺骗式干扰模型研究

从SAR成像原理的基础上分析了有源欺骗式干扰对抗SAR侦察机理,推导了准确进行欺骗干扰的模型.传统有源欺骗式干扰模型以干扰机为基准,并进行了假设简化,对于虚假目标的位置设定存在一定局限性,根据虚假信号的多普勒频率偏移及其变化率,对传统模型进行了分析和推导,提出了传统模型虚假目标设定需要满足的位置限制条件;并针对现有的星载SAR平台参数,对虚假目标参数设定限制条件进行了模拟计算和分析,并对传统模型的改进进行了展望.     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

基于炮口雷达的初速综合预测技术

初速对火炮的"首发命中"影响较大.因而,预估初速的各种方法纷纷出台.从发射药、火炮两个不同角度分别测算初速偏差是以往的主要方法.初速综合预测技术首次以炮口测速雷达的测量数据为基础预测初速,预测效果和使用等问题被普遍关注.本着应用原则,从工程实现中的焦点问题出发,提供了在现有指挥平台上应用的方法.     

装备预测与健康管理体系结构及关键技术

结合预测与健康管理技术（PHM）在降低装备保障维修费用方面的明显优势,介绍了预测与健康管理技术的内涵及特点,分析了PHM系统的开放式流程,并将该开放式流程应用于装备的故障诊断和预测中,提出一种基于PHM的预测与健康管理体系框架。在此基础上,对诊断与预测技术以及传感器配置算法等关键技术进行了详细阐述,介绍了采用的诊断和预测模型及算法。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络，它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建，通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于Teager能量算子的解调方法

为实现调制信号瞬时幅值和瞬时频率的分离检测，研究了Elilbert变换解凋方法和Teager能量算子解调方法，给出了详细算法和应用注意事项。利用仿真信号对两种解调方法进行了对比分析，结果表明：Teager能量算子解调方法解调效果较好，町红机械振动信号的解调分析中广泛采用。     

手性导电复合材料屏蔽效能的数值研究

利用建立在单层无限大手性屏蔽体模型基础上的电磁屏蔽公式，将电导率的贡献等效为介电常数虚部的一部分，通过数值分析方法研究了手性参数对导电复合材料电磁屏蔽效能的影响规律，并细化研究了该参数对反射衰减、吸收衰减和多次反射衰减的影响。数值分析发现，屏蔽效能对手性参数、电导率的变化比较敏感。