退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于深度学习的网络安全预见路径研究

当前,我国正处在由网络大国向网络强国转变的关键时期,网络安全威胁不容小觑。以深度学习为代表的人工智能技术在网络安全领域的应用价值日益凸显,着眼基于深度学习的网络安全预见路径和价值趋向研究,能够从方法论层面有效提高抵御网络安全威胁的主动性和针对性,实现由"被动防御"向"主动预见"的网络安全战略升级转型。文章探讨相关概念内涵,提出"数据预判—技术预测—战略预见"的网络安全预见逻辑路径,并对深度学习技术在网络安全预见领域的应用前景进行探讨,从技术的融合渗透、开源共享、要素协同治理等方面阐释了网络安全预见的价值趋向,通过理论分析论证深度学习技术对提升网络安全预见力的重要作用。     

时序驱动的详细布局方法

针对超大规模集成电路布局过程中时序优化问题,提出一种时序驱动的详细布局方法。对设计进行时序分析并获取时序违反路径集合,对路径上两个连续固定单元间的线网进行平滑处理,以减小路径曲折度以及减少线长。再针对每一个可移动单元与其相邻的线网建立二次规划时序模型,求解局部最优布局位置。对于给定的测试电路,实验结果表明,最差的时序违反与总的时序违反均有明显改善,采用ICCAD2015竞赛的测试模板和评价方法,总的时序性能有45~350 min的提升。     

基于HHT的旋转机械故障机理仿真分析研究

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。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

基于SVR的飞行学员培养效果仿真

研究了飞行学员培养效果与训练内容、训练时次的关系是进行课程优化的前置工作,针对实际工作很难对训练计划的阶段训练效果进行预测,缺少必要的工具对飞行学员经过阶段性培养后应达到的水平进行定量化描述,在运用层次分析法对近3年飞行学员能力评定的基础上,利用支持向量机回归预测方法,构建了飞行学员培养效果预测模型,并利用MATLAB进行了验证,可为飞行学员训练效果预测提供技术参考和研究方向。实例表明,与常用的BP神经网络预测方法相比,所提出的支持向量机回归预测方法在训练效果预测精度上具有明显优势。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

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。     

基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法

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。     

基于器材分类的维修器材消耗组合预测方法研究

维修器材消耗预测通常采用单一的预测模型,适用范围较为狭窄,同时对整装维修器材消耗预测的精准性不高。综合考虑装备维修器材稳定性消耗特征,采用基于器材分类的组合预测方法,开展装备维修器材消耗预测。组合预测方法融合了指数平滑方法、Croston方法、TSB方法等的优势,分别对消耗稳定和消耗不稳定的器材进行了预测。结果表明,组合预测方法有效避免了单一预测模型的局限性,具有较为广泛的适用性,提高了维修器材消耗预测的精度。     

21世纪十大军用生物技术

在引发21世纪武器装备革命性变化的高新技术中,以生命科学为基础的综合性技术——生物技术将成为军事高技术的制高点。有识之士认为,现代化生物武器是一支重要的或慑力量,在未来战场上,生物武器比原子弹更可怕。据有关专家预测,21世纪将有十大生物技术应用于军事领域。