故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。     

基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

一种新的甚低频发射机调机方法

提出一种基于阻抗测量的甚低频发射机调机新方法,该方法通过实时测量甚低频发射机双调谐回路输入节点的阻抗值,在发射机电子管不加电的状态下实现天线与甚低频发射机阻抗的匹配.实验结果表明,与传统的调机方法相比,新方法快速准确且安全.     

内蒙古一机集团加强安全生产

2009年是国家“安全生产年”．按照国家和兵器工业集团的部署．今年内蒙古～机集团将在公司范围内深入开展安全生产宣传教育,安全生产执法、安全生产治理“三项行动”．和加强安全生产法制体制机制、安全生产保障能力、安全生产监管队伍“三项建设”。为切实做好集团公司的各项安全生产工作,着力建立安全生产长效机制,促进“安全生产年”各项工作的深入开展,推动安全生产持续稳定好转,近日内蒙古一机集团在公司范围内开展“安全生产年”活动。目前,公司的“安全生产年”活动已进入全面实施阶段。     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

军用激光技术的发展构成的激光威胁

本文从军用激光器的发展着手,介绍了激光测距机、激光制导武器和大功率激光武器的激光脉冲特点与外军装备现状,并着重分析了台湾的激光武器作战能力。