雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上,提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限,并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明,算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测,且与其他算法相比,该算法准确率高、通用性强,更能满足实际工程的需要。     

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。     

横向扰动对超声速混合层被动标量混合影响分析

采用大涡模拟数值计算二维空间发展的超声速混合层,重点分析横向扰动对混合层的标量结构、标量厚度以及标量体积卷吸率的影响。采用理论模型验证了数值方法在计算标量混合特性方面的准确性。结果表明,横向扰动频率和振幅明显影响着混合层的标量增长率和卷吸率。高频扰动增大了混合层近场标量增长率和卷吸率,但是低频扰动改善了混合层远场标量增长率。大尺度涡卷吸过程对混合层标量卷吸率起决定作用。多频扰动有效地增强了超声速混合层的标量混合。     

横滚输出残差的X字舵航行器故障检测

首先介绍了X字舵航行器的执行机构硬故障对运行状态的影响,然后基于其在横滚通道的稳定性,重点研究了一种适用于多弹道的残差构造形式来检测这种故障.最后通过建立鱼雷动力学、运行学模型和模拟故障模型,验证了残差格式的有效性.这为构建X字舵航行器故障综合诊断重构系统完成了重要一环.     

Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题

Clifford分析中的函数理论被广泛研究,得到的许多结果推广了经典复分析中解析函数的理论。文中研究了Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题,得到它的一种表示式和Cauchy积分公式等一些性质,利用转化法和积分方程及不动点原理证明了它的一类Riemann边值问题O解的存在唯一性。     

根据屏幕信息和报警声诊断排除开机故障

根据计算机启动的两个阶段产生故障时的症状 ,以及屏幕的提示信息和主板的不同报警声 ,诊断排除故障     

装备维修中备件需求率的预计方法

通过研究装备维修过程中器件的固有可靠性和维修性,着重分析了影响维修器件需求率的主要因素.利用系统建模和仿真的方法,分别针对耗损类型器件和可修复类型器件建立了相应的需求数学模型,最后给出了维修备件需求率的预计方法.     

基于动态模糊综合评判的反后坐装置故障预测模型

针对反后坐装置故障预测中的诸多模糊信息和模糊因素,基于传统的模糊综合评判方法,提出将动态模糊综合评判方法用于故障预测,给出了动态权重系数及模糊关系矩阵的确定方法,以反后坐装置为例对动态模糊综合评判方法予以说明。并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合推理机制提高预测结果的准确性。     

装备战损率与损坏率关系研究

装备的损坏率是决定装备维修保障的重要依据,通过对装备战损率及其分布的分析,给出了在维修机构修复能力一定的条件下相应的损坏率及其分布的模型,可为装备维修保障提供决策。