高可靠、强实时分布式系统的切换技术研究

本文首先给出某高可靠、强实时分布式系统及系统的两种切换方案的简要描述，然后对切换技术的实现进行讨论；最后，在建立强实时双工系统的可靠性模型基础上，对系统的两种切换方案进行分析与比较。研究结果表明：对于本系统，机组级切换优于结点机级切换，且可以减少程序的复杂度，提高系统的可靠性与实时性。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

一种不需要特征值分解的MUSIC方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法。提出了一种构造参考信号的预处理模型,提出了一种适合于MUSIC方法的多级维纳滤波结构。新方法避免了采样数据二阶统计的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

一种基于Petri网模型的系统动态安全性分析方法

针对目前安全分析方法通常只能给出导致系统失效的事件发生序列,而对系统运行过程中的一些时序、动态等因素考虑不足等问题,提出了基于Petri网模型的系统安全性动态分析方法,并结合系统状态可达树,建立了系统动态安全性分析模型,得出导致系统失效的所有可能事件的序列及其发生概率.最后,以实例验证了该方法的可靠性和有效性.     

一种防空指令修正弹控制模式研究

针对防空指令修正弹的方案设计问题,探讨了一种通过选择弹丸在有控段某点停止控制而恰能完成修正指标的外弹道控制模式,推导了有控弹丸平均侧向速度和剩余飞行时间的估算公式,给出了最佳停控点的确定判据.对上述控制模式进行了仿真计算,得到不同修正条件下的侧偏修正量及攻角曲线.仿真结果表明,该控制模式具有较高的控制精度,侧偏修正最大误差不超过±2.5%,且在该模式下弹丸也可保持飞行稳定.该研究结果可用于指导防空指令修正弹的方案设计.     

利用状态机检测JAVA空指针引用故障

介绍了一种在控制流的基础上利用故障状态机对JAVA空指针故障进行检测的方法。该方法利用变量区间来表示状态的前提条件,对程序中不可达路径进行处理,从而达到减少误报的目的。     

有向无环图决策支持向量机和经验模式分解在轴承故障诊断中的应用

当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。     

基于影响图方法的信息战模型

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。     

基于中位秩的动态可靠性增长模型

给出了一种动态可靠性增长模型。首先利用统计中的中位秩法结合试验数据确定各个增长阶段的失效率 ,这一技术可以很好地解决小子样问题 ,并且由于利用了动态建模的思想 ,因而可以客观地反映系统的实际状态。其次 ,该模型继承了传统Duane模型简单、直观、易于进行参数估计的优点 ,同时又很好地处理了传统Duane模型所不适用的分阶段、多场景试验的情形 ,因而有很广阔的工程应用前景。最后通过仿真实例验证了该模型的正确性