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国防科技和武器装备领域是军民融合发展的重点,也是衡量军民融合发展水平的重要标志。加快国防科技和武器装备军民融合发展,是保军强军的重要支撑,更关乎国家安全和发展一系列重大问题,必须从战略高度深刻领会其全局意义,以清醒头脑研判国防科技和武器装备军民融合发展形势,用务实举措推动国防科技和武器装备军民融合创新发展。 相似文献
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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system
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We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
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