小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

某型导弹制导装置临战快速检测系统

某刑导弹制导装置集光、机、电等多种技术于一体,技术状态易发生变化,在临战前必须快速确认其工作状态。针对某型导弹制导装置临战检测的特点,分析丁制导装置的结构和关键控制信号,开发了能够对制导装置的关键控制信号和激光信息场进行功能性检测的临战快速检测系统。该系统町为指挥员提供辅助决策支持,也可用于平时的技术维护和功能榆查。     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果,提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。     

基于最大故障特征信息熵的测试点优化设计

为解决故障诊断和可测试性设计中普遍存在的测试点优化问题,以相关性矩阵模型为基础,建立了最大故障特征信息熵的优化准则,给出了相应的测试点优化设计方法。应用实例表明：该方法是可行的、正确的,能为武器装备的故障诊断和可测试性设计提供有力的支持。     

Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力分析

利用归纳法对Global Diagnosable Sequence的故障诊断能力进行了分析。分析结果表明：目前该算法＂关于征兆混淆问题＂的结论是不够准确的,除了满足一个基本互连诊断算法的抗混淆能力以外,还对W-A/W-O以及W-O/S-D-k无征兆混淆。并由证明过程得到以下结论：无W-O征兆误判的诊断算法必然不存在W-O/S-D-k征兆混淆。     

社会网络分析在军事C^4ISR组织结构中的应用

针对C^4ISR组织结构的复杂特点,运用社会网络分析概念分析军事C。ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察）组织结构,旨在对军事组织结构中的C^4ISR的效能给出一种定量分析的方法。具体讲,就是描述了FINC（力量、情报、网络和指挥控制）方法,给出了大量的基本运算法则来比较和定量分析C^4ISR组织结构的组织网络,便于更全面地分析评估不同组织结构的费效比,并将其应用于一个想定的C^4ISR组织结构中。     

故障预测与健康管理技术的应用与发展

基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析

指挥控制（C2,Commandand Control）关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的“信息过载”从而影响C2网络性能。对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强。     

水下作战网络综述

首先介绍了国外水下作战网络研究的发展现状,详细阐述了美国水下作战网络的研究成果,并简要介绍了我国在水下作战网络研究方面的现状.在此基础上,提出了水下作战网络的概念和网络模型,分析了水下作战网络的特点、网络体系结构与网络拓扑结构、网络协议,然后指出了构建水下作战网络面临的困难,及我国应着重突破的技术难点,希望为接下来的具体研究提供一定的指导.