FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

山西省20余万军民全力抗击冰雪灾害

11月9日以来,山西全省遭遇历史罕见的暴风雪,全省平均降雪超过30厘米,大雪造成境内108、208、307国道和大运、京大、青银等高速公路全线堵塞,滞留各类车辆2万余台,群众5万余人,还有数千名旅客滞留在火车站和飞机场。灾情就是命令,山西省军区迅速启动抗雪救灾应急预案,下达《省军区应对冰雪灾害行动命令》、《组织预备     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

兵员周期变化对征兵的影响

兵员周期是客观存在、不断变化、有规律可循的.把握好兵员周期的动态特征、可预计特征、可延展特征、可塑性特征,对于做好征兵工作具有一定的理论指导和创新借鉴意义.     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

加强武警部队抢险救灾训练的几点思考

党的十七大报告着眼新形势下国家安全综合性、复杂性、多变性进一步增强的特点,提出了＂加强人民武装警察部队建设,更好地履行维护国家安全和社会稳定、保障人民安居乐业的职责使命＂的要求,为武警部队的建设和发展指明了方向。近年来,我国各种自然灾害与生产安全事故频发,从南方罕见的低温雨雪冰冻灾害,到汶川和玉树大地震,再到舟曲泥石流和洪涝灾害,每临灾难,人们首先把期待的目光投向军队和武警部队;每当大灾降临之时,都是武警部队用兵之际。由于领导体制的双重性、部队分布的广泛性和履行职责使命的特殊性,武警部队历来都是驻地抢险救灾的先遣队和主力军。新世纪新阶段,武警部队不仅是执行执勤处突反恐任务的主要力量,也是执行抢险救灾任务的重要力量。因此,适应武警部队职能使命拓展的需要,加强抢险救灾训练,提高应对多种灾害的能力,已成为武警部队建设的当务之急。     

舟曲不屈

这是一场令人揪心的灾难:8月7日深夜,罕见的特大山洪泥石流从峡谷中咆哮而来,素有陇上桃花源之称的舟曲县城,顷刻间变成一座破碎的伤心之城,一千多人遇难,数百人失踪。在党中央的部署下,全国人民众志成城,风雨同舟,各地区、各部门紧急集结,千里驰援,展开了一场气壮山河的生死大救援……