基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

浅谈大数据技术在部队管理教育中的运用

大数据技术的核心能力是利用新模式和新技术,智能化分析各类信息并作出准确判断。这与单纯靠人工操作、靠人脑分析的传统方式相比,无疑具有极强的价值优势。有足够的数据就可以实现大数据的运用,"人"的思想和行为状态一定程度上也能被量化、数据化。基于此,运用大数据技术优化部队管理教育的呼声很高,不过对此我们要有一个清醒和理性的认识。一、部队管理教育中大数据技术运用之"难"大数据技术的作用自不待言。但部队工作任务、生活环境的特殊性,使得在管理教育中运用大数据技术存着在诸多现实困难和障碍。     

疫情时期警惕替代性创伤

随着从武汉地区爆发新冠肺炎疫情,全国人民的心都被这肆虐的传染病牵动了。宅在家里刷屏、关注攀升的病例数、恐慌城市村庄被封、焦虑公共交通停运、烦躁群体活动被禁……人们生理、心理和行为发生了各种各样的变化。在疫情时期,心理学上的"替代性创伤"需要高度警惕,加强防护。一、替代性创伤的成因替代性创伤简称VT,最初是指专业心理工作者,因为长期接触患者,受到了咨访关系的互动影响,而出现的类似病症的现象,即治疗者本人的心理也受到了创伤。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

一种作战模拟训练效能自动评估方法

为了实现作战模拟训练效能评估自动化,将人工智能的机器学习技术作为解决自动评估的途径,针对主观评定指标提出一种自动评估方法。依据指标数据相关性,替换主观指标并重新构建近似客观评估体系,基于训练集数据而构建的评估算法模型用来为新的评估指标进行效果自动评分。通过实例表明:自动评估模型在保证泛化能力的同时提高了精度和稳定性,在评估模型应用时无需再依靠主观实施评定,为作战模拟训练自动评估提供了可行思路。     

舰艇编队防空火力区划分方法研究

通过分析水面舰艇编队内各平台防空火力区,建立了编队防空火力区模型,提出并对比了两种不同的防空火力重叠区划分方法。对基本队形和复杂队形的编队进行了防空火力区划分仿真,仿真结果验证了火力区划分方法的有效性,可为编队协同作战指挥决策提供基础。     

基于循环子空间理论的线性系统测试矩阵优化

研究了线性定常系统在循环指数大于1(即其约当标准形不同的约当块有重根)的情况下测试矩阵的优化方法.以循环子空间相关定理的证明为基础,根据根向量链的相关特性,得到了测试向量的线性和与系统观测性的直接关系,给出了在保证系统可观测性的同时,使得测试代价最小的测试矩阵优化方法.算例表明,提出的方法简单直观,对配置测试向量具有良好的工程价值.     

基于作战仿真的指令分析研究

分析研究的主要内容是基于作战仿真的各种指挥指令,比较了实际军用文书与仿真指令之间存在的异同,分析了作战仿真系统中指令的类型以及内容结构,列举典型真实军事命令语言,进行便于仿真系统使用的格式化,重点论述实际军事命令等文书在作战仿真系统中如何被准确、高效地识别与运用,提出了两个适用于作战仿真系统的指令格式——基本指令格式和拓展指令格式,并归纳出指令格式的回字架构,为仿真指令在仿真系统中的应用提供支撑。     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

参数化时频分析的匀加速旋转目标ISAR成像

对于机动目标,运动补偿后目标相对于雷达的转动不能近似为匀速转动,而是更接近于匀加速转动,此时传统的距离多普勒成像算法不能得到很好的成像结果.分析总结了几种针对非匀速转动的时频联合分析算法,提出了一种基于参数化时频分析-AGCD快速算法的匀加速旋转目标成像算法,仿真表明了该算法具有精度高、速度快且无交叉项的优点,比原有的一些算法有较大的改进.