故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

舰船武备系统故障诊断算法的探讨

本文以舰炮系统为主,论述了舰船武备系统在诊断中常用算法的基本原理及其特点,并指出今后进行理论研究的一些可行的途径。     

多种滤波器方案对机动目标跟踪自适应性比较

在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。     

飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真

研究了飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真中的一些问题,构造了遥测数据输入序列的误差补偿算法,重建相应的输入序列,使得将它们注入到相应的数字仿真模型进行仿真时,得到的输出与飞行试验中弹上计算机发送的遥测数据相符。     

采用RLS算法的功率倒置阵列的性能

为解决功率倒置阵列采用LMS算法时收敛速度和稳态失调误差不能兼顾的缺点,提出了采用RLS算法实现功率倒置阵列的方法。仿真结果表明,功率倒置阵列采用RLS算法和LMS算法都能达到较好的抗干扰效果。和LMS算法相比,RLS算法同时具有收敛速度快和稳态失调误差小的优点,代价是计算量增大。     

组织设计方法研究：组织协作与效能

介绍了A2C2系列实验,并通过对A2C2实验1到实验5所采用组织结构、结构设计算法以及实验所获取的数据分析,重点研究了组织协作与组织效能的关系,在其实验结论(组织协作与效能关系的不确定性结论)的基础上对组织结构设计优化算法提出了改进思想。     

基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究

针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索,采用SCO、DCO、HO、WO、AO解码方式进行图样解码。最后,将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析,仿真实验结果表明：变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。