基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

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的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。本文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。     

漫漫“化武换和”路 叙利亚化学武器销毁道阻且长

当地时间2013年10月8日,叙利亚国家电视台公布的一段画面,显示了核查叙利亚化学武器专家小组在化武设施实地展开工作时的情景。一周后,俄塔社等媒体报道,自10月14日起,叙利亚正式成为禁止化学武器组织的第190个成员国。自此,销毁叙利亚化学武器的大幕徐徐拉开。然而,对叙利亚来说,     

仿生扭波推进模型航行试验研究

为研究长鳍扭波推进的水动力性能,在对尼罗河魔鬼鱼形体构造、游动模式研究的基础上,研制了一种仿生长鳍扭波推进航行器.该推进器能逼真地模仿尼罗河魔鬼鱼长背鳍的扭波运动模式,产生强劲的水动力.在水池中开展扭波推进模型航行试验,得到了航行速度与扭波频率的关系曲线.该曲线表明:扭波推进模型的航行速度与扭波频率成正比.提出了一种测量机器鱼鱼鳍推水功率的实验方法,实验结果表明:扭波长鳍的推水功率与扭波频率的3次方成正比.     

偏振态演化对量子密钥分发影响分析

为了解决量子密钥分发(QKD)系统中的偏振态演化问题,文中分析了偏振态演化所引起的量子误码率问题,提出了通过电动偏振控制器的搜索跟踪算法来训练光纤链路的方法,达到抵消系统中存在的各种双折射的效果,将因双折射所引起的误码率从7%降至0.8%,大大提高了密钥分发的有效性。实验结果证明该方法能够有效解决QKD中的偏振态演化问题。     

“阳光草原”的灿烂情怀——记内蒙古新巴尔虎左旗旗长、边防委员会主任银山

内蒙古新巴尔虎左旗位于呼伦贝尔大草原腹地,因草原植被茂盛、湖泊水流丰沛、民族风情浓郁的独特魅力,被誉为"阳光草原"。然而,在新巴尔虎左旗,人们却争相传颂,旗委副书记、政府旗长、边防委员会主任银山心系国防的高尚情怀比草原的     

安全规范多≠安全落实好——山西某预备役坦克团着力解决安全管理中的形式主义

近日,山西某预备役坦克团对全团安全管理工作进行了"拉网式、兜底式、翻箱倒柜式"安全隐患排查,结果总体比较满意。通过对机关、预任营连的检查,官兵对安全教育落实、安全常识掌握、法规制度学习、安全保密意识有了明显增强,官兵普遍反映上级制定各种安全规范多,抓安全工作落实工作仍需进一步解决。不久前,该团检查组成员分别下到基层营连对部队安全稳定工作进     

累积跟踪概率的舰载主动声纳作用距离衡量方法

通过对水面舰艇声纳主动工作方式探测概率及作用距离的分析,探讨了目前常用的单次探测概率衡量方式所产生的问题,提出了累积跟踪概率的衡量方法,并结合某作战训练系统,应用蒙特卡洛法进行了仿真计算,计算结果表明,该方法可有效满足舰载声纳主动工作方式探测概率及作用距离的衡量需求,可为水面舰艇反潜作战的配置方法和指挥决策提供较高的参考价值。     

强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.