KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于MPC方法无人机避障路径规划研究

无人机大多依靠规划好的航路飞行,面对复杂的、不可预知的飞行环境,有效的自主障碍规避能力对提高飞行安全十分必要。针对无人机飞行过程中机动障碍物的避障问题,提出了一种MPC避障路径规划方法。构造障碍物预测模型、一阶指数参考轨迹生成方法、并提出了能力-时间组合最优为目标的滚动优化模型,有效解决了在运动障碍物作用下,无人机运动轨迹安全、平滑的动态规划问题。二维和三维空间仿真结果表明,所提方法是有效的。     

射击诸元综合检验管理系统的设计与实现

射击诸元是炮兵实现精确打击的关键核心要素之一,其精度是一个非常重要的战技指标,射击诸元解算软件的精度检验就显得尤为重要。目前,射击诸元精度检验多为人工检验,存在工作量大、耗时多、检验题覆盖面不全面、易出现误操作影响检验结果等问题。基于此,提出设计一套射击诸元综合检验管理系统,该系统通过出题、解算、分析、定位、纠错等完成诸元精度检验的全流程,解决了目前检查题不全面、解算软件多形态、问题定位纠错不及时等问题,减少中间环节人为操作因素,可大幅提升综合检验能力和效率,实现快速高效检验。该系统既可用于检验人员进行诸元精度检验,也可辅助设计人员改进和完善射击诸元解算软件,具有较强的实用价值和推广意义。     

基于混合算法的巡飞无人机轨迹优化策略

提出大型空中侦察无人机作为控制中继来控制陆基发射的巡飞无人机作战模式。以多脉冲固体火箭发动机为动力的巡飞无人机的航程末端速度大,可以有效提升无人机的战场生存能力;为使巡飞无人机末速最大,有效提高巡飞无人机飞行轨迹优化求解的鲁棒性和精度,提出了遗传算法与高斯伪谱法相嵌套的混合优化方法。同时与单脉冲推力模式的无人机进行了对比仿真,验证了该混合优化算法的实用性和有效性。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

日常交互中朋友关系强度度量方法

针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进而使用轨迹序列熵值对用户每天轨迹的相似度进行加权处理,将其作为朋友之间的关系强度;采用主题模型隐含狄利克雷分布分别计算朋友之间的基于语义位置和语义标签的行为模式的相似性,将其作为朋友之间的关系强度;采用集成学习的思想对三个层次的度量结果进行投票,以投票结果作为最终的朋友之间的关系强度。在公开数据集上对FRSHV模型的有效性进行实验验证,结果表明该模型能够有效地度量朋友之间的关系强度。     

基于级联失效的节点重要度评估及网络脆弱性分析*

本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。     

反潜机采用阿基米德螺旋线搜潜问题研究

反潜机是重要的反潜力量,根据反潜机搜潜情况,建立了反潜飞机采用阿基米德螺旋线样式搜潜的数学模型和目标运动模型,讨论了螺旋线采用的三种轨迹间隔,通过仿真验证,确立了反潜机搜潜最优轨迹间隔,以达到提高发现目标潜艇概率、优化反潜效能的目的,为反潜飞机采用阿基米德巡逻线搜潜样式搜潜时提供战术参考。     

基于向量相似度的组合赋权方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种基于向量相似度的主、客观权重的集成方法。用权向量的相似度作为不同赋权方法重要性的度量,意义明确,计算简单,可操作性强。最后结合算例验证了此方法的有效性和实用性。