基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

基于非线性最优反馈控制的远程拦截闭环制导

利用非线性最优反馈控制和伪谱轨迹快速重构技术,设计了一种有限推力空间远程拦截自适应闭环制导方法。首先建立了有限推力远程拦截最优制导问题模型,并给出了适用于该问题的非线性最优反馈控制求解原理。然后,将空间变轨动力学模型特点和伪谱法相结合,设计了基于状态量缩减的计算效率改进策略以提高轨迹优化的实时性。基于改进伪谱法进行连续轨迹快速重构,利用开环最优解形成闭环反馈,从而保证制导指令的实时更新,并通过引入控制逻辑对制导算法进行改进。时间最短远程拦截仿真表明,该闭环制导方法在保证任务指标最优性的同时,可以有效抑制J2摄动和计算误差的影响,具有较高的制导精度、自适应性和鲁棒性。     

一种基于知识矩阵的地面目标探测数据融合仿真方法

在作战仿真系统中,为实现数据融合仿真,提出了一种基于知识矩阵的数据融合建模仿真方法.该方法首先用六个维度基准知识定量表示一个探测的质量,通过去老化处理,目标接近度和识别一致性、同一目标识别与探测数据质量判定等三个步骤确定是否能够将两次探测进行融合,最后再进行相应的融合处理.该方法在某平台级作战仿真系统中得到应用,取得了良好效果,验证了该方法的可行性.     

军民融合产业与工业地产再融合帕累托最优研究

军民融合产业园实质上是军民融合的再融合,是两个既有不同概念又各自承载不同功能的军民融合产业与工业地产的再融合。按照军民融合产业和工业地产的发展规律,军民融合产业园要实现最优园区定位、最优总体布局、最优建筑设计、最优美观建设、最优可持续发展、最优运营管理、最优商业模式、最优综合效益,最终实现军民融合产业与工业地产再融合的帕累托最优。     

基于权重的AHP判断矩阵一致性调整方法

传统的判断矩阵调整方法计算得到的权重不能最大限度地保留原始判断矩阵的信息。为此,提出一种基于权重的判断矩阵调整方法。该方法根据权重的性质,构造完全一致矩阵,利用AdaGrad最速下降法对矩阵进行拟合,使该矩阵相对于原始判断矩阵的总改变量最小,以其对应的权重作为矩阵的计算结果。数值计算结果表明,该方法相比于其他方法,权重对原始判断信息的保留度更高,且不需要反复进行矩阵一致性检验。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

MFC框架下的多通道视景仿真技术

采用分布式Vega Prime的仿真技术,结合MFC的多线程机制,解决了在视景仿真系统中大场景的显示问题,实现了大场景仿真的多通道显示及各个通道之间的数据传递和同步,外界输入设备对视景仿真的控制,并通过在工程应用中的实践,证明该技术是可行的.