基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

基于多点空间直线拟合的调炮精度检测方法

针对火炮身管上标记两个点检测调炮精度受制于单个空间点坐标测量精度的问题,提出通过增加身管上标记点的冗余数量来提高调炮精度的检测方法。应用最小二乘原理对多个空间点进行直线拟合,并采用Monte Carlo方法对身管指向的测量精度进行分析。结果表明:标记4个点、5个点、6个点和7个点与标记2个点(传统方法)相比,其身管指向的测量精度分别提高了约6%、18%、19%和21%。该方法适用于对调炮精度检测要求较高的场合,综合考虑工作效率和测量精度这两个因素,推荐标记5个点测量身管指向。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

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     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．