复杂系统脆弱性综合分析方法

为全面识别复杂系统中的脆弱点,科学评价其脆弱性,针对纯拓扑脆弱性分析方法的不足,在考虑非拓扑因素条件下,提出一种结合复杂网络技术和效能评估技术的复杂系统脆弱性综合分析方法,从拓扑结构和非拓扑因素两方面全面分析复杂系统的脆弱性。以复杂网络的中心性指标为基础,通过广义指标法进行拓扑脆弱性分析;借鉴概率风险评价理论,从易攻性和易坏性两个方面对非拓扑脆弱性进行评价;通过对两者结果的综合得到总的脆弱性分析结果。示例结果表明:拓扑和非拓扑分析的结果有交集但又有所区别,两者密切相关且互为补充,并能共同筛选出复杂系统中的关键环节。较之纯粹的拓扑结构分析,综合分析得到的结果更为全面。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

改进幂指数趋近律的航空发动机模糊滑模控制

针对滑模变结构控制趋近运动不具有鲁棒性的问题,提出了一种基于改进幂指数趋近律的航空发动机模糊滑模控制策略。采用一种参数模糊自调节的时变滑模面,"主动迎上"系统状态轨迹,而不是被动等待系统状态轨迹落在滑模面上,缩短趋近运动时间,提高控制器的鲁棒性;并提出了一种改进的幂指数趋近律,进一步削弱抖振。仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱抖振。     

基于ARUDP的指挥控制网络数据传输协议

针对目前指挥控制网络采用UDP协议进行大数据传输时存在长时延及高丢包率的问题,提出了一种基于UDP改进的ARUDP(Augmented Reliable UDP)协议。该协议针对UDP传输过程中存在的乱序到达问题,提出了基于乱序重构的管理机制,降低了丢包率;在接收端根据网络相对单向队列时延检测网络状态,并利用改进的A-AIAD控制方法自适应调整数据发送速率,减小了队列排队时延,提高了数据传输效率。仿真实验表明,ARUDP协议发送速率平滑,在保持UDP高效的前提下,提高了传输的可靠性和实时性,降低了网络的丢包率,提高了网络资源利用率。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

三关节机器人的神经网络补偿自适应控制器设计

三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。     

基于节点剩余能量的分时分簇LEACH改进算法

针对无线传感网络中高效路由协议的设计问题,基于传感器节点的剩余能量提出一种分时分簇的改进LEACH算法。算法通过分时分簇方式,有效克服了传统LEACH算法中簇首数目不稳定的缺陷,且不会额外增加网络的能耗,使得簇首在整个网络中的分布以及网络的能量消耗更加均衡,有效延长了传感器网络的正常工作时间。仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于ANP维修保障系统结构设计影响因素分析

针对装备维修保障系统结构设计影响因素多、设计过程易耦合等问题,提出了一种基于网络分析(ANP)的维修保障系统结构设计影响因素网络模型和方法。首先,以维修保障系统结构设计影响因素定量研究为控制层目标,以作战任务系统、保障对象系统等为网络层的因素集,建立维修保障系统结构设计影响因素的网络模型;其次,运用网络分析方法定量地确定维修保障系统结构设计各个因素的影响综合权重及排序,明确设计时应优先考虑的关键因素。通过具体分析,证明了此方法的正确性和实用性。     

基于扩展HTN规划的作战任务分析方法

任务分析是一个认识和了解任务本质的过程,作为作战计划拟制过程中的一个核心环节,作战任务分析的结论是否准确决定着作战计划的好与坏,并影响战争的结局。为了解决目前任务分析没有统一的标准及合适方法的问题,分析了层级任务网络(HTN)在任务分析中的不足之处,给出了OOR框架进行任务细化的方法和步骤,将其作为领域知识引入HTN规划,为任务分析提供了一个有效的方法,并设计了图元素用于表示任务树中任务之间的层级关系以及时序逻辑关系。最后以空间信息支援作战为例,验证了方法的可行性和有效性。