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1988年 | 1篇 |
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211.
为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值... 相似文献
212.
由于营房建筑、装饰材料质量不合格,施工工艺不正确等原因,引起营房室内有害气体污染,严重威胁到住用者的生命健康和部队战斗力。研究营房室内有害气体污染变化发展的规律,对营房室内有害气体污染进行准确的预测,做好预防措施,可以避免营房室内有害气体污染的发生。采用灰色预测方法对营房室内有害气体污染水平进行预测,在 GM(1,1)模型的基础上进行改进,从而建立起营房室内有害气体污染水平预测模型。通过对预测模型进行检验,证实营房室内有害气体污染预测模型能较好的预测营房室内有害气体污染水平的发展变化趋势,模型的建立是成功的。 相似文献
213.
214.
空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention, ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。 相似文献
215.
在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络(regressive convolutional neural networks, RCNN)预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。 相似文献
216.
为解决预测和健康管理(prognostic and health management, PHM)系统对关键部件故障机理研究不足的问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)的旋转机械故障机理仿真分析方法。首先对战车转塔轴承的工况和故障机理进行分析计算,然后对振动数据进行去噪和仿真,最后将仿真结果与理论计算结果进行对比分析。通过故障仿真分析验证了故障机理分析方法的有效性,可为实现武器装备故障的精准诊断奠定基础,提高故障诊断预测的准确性和稳定性。 相似文献
217.
为了增强高速多体船对海浪扰动的抑制能力,减少垂向运动幅度,提出基于增量预测控制的垂向运动稳定方案。该方案在建立高速多体船的垂向耦合运动模型基础上,分析随机海浪扰动的频域和时域特性,基于积分扰动模型估计海浪扰动力和力矩。为减少海浪平均扰动力和扰动力矩对垂向运动的影响,将垂向运动模型转化为增量模型,作为预测控制的预测模型;同时,把升沉和纵摇的幅度和变化率引入目标函数中,采用滚动优化策略获得多体船的垂向运动预测控制律,分析闭环系统稳定性。仿真结果表明,所提的增量预测控制有效减小升沉和纵摇波动变化率和幅度,升沉位移减少59%,纵摇角减少47%。 相似文献
218.
219.
针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。 相似文献
220.
针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。 相似文献