交互多模型算法的无人机控制系统故障诊断

交互多模型算法是一种广泛用于各种结构与参数变化的动态系统自适应估计的有效方法.在建立无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障模型的基础上,应用此方法对传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断,应用所建立的数学模型与方法,对无人机传感器和执行器的局部与全局故障进行了仿真计算.在仿真过程中发现,与一般的多模型方法相比,此方法能够更加准确可靠地诊断故障,无延迟报警,算法简单.仿真结果验证了该方法的有效性.     

坦克单车对抗作战效能评估

对坦克单车对抗作战的过程进行了分析,根据作战过程的特点将其分为两个阶段:抢先攻击阶段和对抗阶段.用概率的方法建立了对抗作战不同阶段的数学模型.基于建立的模型,导出了任务成功率、目标毁伤率、生存概率等作战效能度量指标的表示和计算.并对影响坦克作战结果的可能因素进行分析,可为提高坦克武器系统的作战效能提供理论依据.     

基于图像的虚拟战场环境

简要总结了IBR技术的发展和现状,比较了各种模型的特点,分析了虚拟战场环境生成应包含的内容,提出了实现该环境需解决的关键技术.采用多同心圆可以构建大范围场景视点模型,分析了一种基于基础矩阵的相机参数标定方法,实现了一种基于面积和特征线的图像整合算法,对战场图像采集存储提出了初步方法.最后提出了系统实现的基本框架,为进一步研究打下了良好的基础.     

模糊论的复杂系统评价方法

模糊综合评价法对复杂系统进行评价具有其他评价方法无法比拟的优越性.介绍了模糊评价的基本原理及其数学模型,给出了复杂系统的模糊矩阵的表示方法及推理过程.重点分析了其在某型垂直/短距飞行器设计中的应用,证明了该方法在系统评价中的有效性.该方法可以有效地对复杂系统进行评价并对系统的设计有一定的指导意义.     

舰炮对空射击指挥控制数学模型的优化与仿真

新型作战舰艇舰炮武器系统火控台内配置了舰炮射击指挥软件,实现了射击指挥自动化,使得舰炮射击更加科学化,同时也大大地减轻了射击指挥员的负担.但是,对空射击指挥软件确立的数学模型存在一些缺陷.分析了该数学模型的缺陷,提出了改进方法,给出改进后的数学模型,并对改进前后模型分别进行仿真计算.计算结果表明,改进后的数学模型解算出来的射击方式能提高舰炮武器系统对空作战效能.     

组合建模的海上机动目标群威胁预警方法

根据海上机动目标运动特性,提出用灰色模型与自回归时序组合建模方法构建机动目标运动预测模型.依据此模型对双方火力控制区的变化进行预测,最后给出了海上机动目标威胁预警仿真系统的实现思路.解决了陆基常规导弹对抗海上机动目标群的作战保障工程的部分问题,具有较强的军事应用价值.     

基于改进MADM算法的防空兵群阵地优选模型

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的一个重要环节,对实施防空作战发挥着重要的影响和作用。分析了影响防空兵群战斗队形配置地域选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,并结合多指标评判方法与优化理论,运用改进的MADM算法,建立了防空兵群配置地域方案选择的模型。     

钝感弹药引爆模型研究

介绍了钝感弹药的概念。概述了与钝感弹药密切相关的新型引爆系统。阐明了新型引爆系统用于钝感弹药的必要性和可行性。该系统对推进钝感弹药引爆技术,特别是高新技术弹药的发展有重要意义。     

Data‐driven variation source identification for manufacturing process using the eigenspace comparison method

Variation reduction of manufacturing processes is an essential objective of process quality improvement. It is highly desirable to develop a methodology of variation source identification that helps quickly identify the variation sources, hence leading to quality improvement and cost reduction in manufacturing systems. This paper presents a variation source identification method based on the analysis of the covariance matrix of process quality measurements. The identification procedure utilizes the fact that the eigenspace of the quality measurement covariance matrix can be decomposed into a subspace due to variation sources and a subspace purely due to system noise. The former subspaces for different samples will be the same if the same variation sources dominate. A testing procedure is presented, which can determine the closeness of the subspaces under sampling uncertainty. A case study is conducted to illustrate the effectiveness of this methodology. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

On‐line parameter estimation for a partially observable system subject to random failure

In this paper, we study the on‐line parameter estimation problem for a partially observable system subject to deterioration and random failure. The state of the system evolves according to a continuous time homogeneous Markov process with a finite state space. The system state is not observable, except for the failure state. The information related to the system state is available at discrete times through inspections. A recursive maximum likelihood (RML) algorithm is proposed for the on‐line parameter estimation of the model. The RML algorithm proposed in the paper is considerably faster and easier to apply than other RML algorithms in the literature, because it does not require projection into the constraint domain and calculation of the gradient on the surface of the constraint manifolds. The algorithm is illustrated by an example using real vibration data. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006