装备采购委托代理关系分析

针对目前采用的委托方对代理方的激励与约束机制设计,利用博弈论方法分析了监督策略成本会引起最优解迁移,并以实例予以了说明.同时,给出了军事经济效能观测指标的选择原则和多行动代理方的激励机制设计原则.     

基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测

考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势,提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法.偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析来筛选变量;最后,偏最小二乘回归对筛选的变量进行回归建立军用飞机价格预测模型,并对军用飞机价格进行预测.结果表明,在军用飞机价格预测方面,与未筛选变量的回归模型和逐步多元回归相比,经过变量筛选的偏最小二乘回归模型预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系.     

大型复杂武器装备质量综合评价及其支持系统设计

从大型复杂武器装备系统的具体特点出发,运用基于TOPSIS主成分价值函数模型的主成分分析法（PCA）,构建了大型复杂武器装备质量综合评估模型。进行了实证分析,结果表明,该方法的应用使前三个主成分综合携带了原系统全部信息的96.04%,避免了信息的重叠和交叉,也克服了主观因素对评价的影响,更客观全面地反映了设备的质量状况。最后通过对其支持系统的设计,实现对企业与部队不同质量管理决策层的信息支持。     

Data‐driven variation source identification for manufacturing process using the eigenspace comparison method

Variation reduction of manufacturing processes is an essential objective of process quality improvement. It is highly desirable to develop a methodology of variation source identification that helps quickly identify the variation sources, hence leading to quality improvement and cost reduction in manufacturing systems. This paper presents a variation source identification method based on the analysis of the covariance matrix of process quality measurements. The identification procedure utilizes the fact that the eigenspace of the quality measurement covariance matrix can be decomposed into a subspace due to variation sources and a subspace purely due to system noise. The former subspaces for different samples will be the same if the same variation sources dominate. A testing procedure is presented, which can determine the closeness of the subspaces under sampling uncertainty. A case study is conducted to illustrate the effectiveness of this methodology. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

主方差分析方法

该文提出一种对高维随机向量 X=( x1 ,x2 ,… ,xp)′p× 1 进行降维处理的实用方法 ,其基本思想是利用矩阵的扫描运算 ,构造 X的很少几个综合指标 (称为主方差变量 )以反映 X的统计特性。给出了该方法的理论依据和直观解释以及算法。特别指出 ,当变量 X多重相关性突出时 ,该文方法显著地优于主成分分析方法。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。     

装甲车辆使用与保障费用的指数回归模型

运用逐步回归和主成分分析的方法,选取了装甲车辆诸多战技性能指标集合中的自变量子集,建立了该子集与使用与保障费用之间指数回归方程组.该模型也可推广应用于装甲车辆综合性能的评估.     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

基于主成分分析法的目标威胁评估

为提高防空作战指挥员对空中来袭目标实施火力分配的量化决策水平,本文提出了基于主成分分析法的目标威胁评估模型及方法。主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成了反映主成分的权数以计算综合评价值,这样在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序,所得结果合理且符合客观实际,切实为防空作战指挥员科学合理地实施火力分配提供了数据支持和科学依据。     

基于比例危险模型的船用柴油机视情维修决策

针对船用柴油机视情维修决策问题,采用威布尔比例危险模型描述了系统状态与故障率之间的关系,利用核主成分分析对协变量进行了去相关和约简处理,以平均费用最小为决策目标,建立了视情维修的最优维修策略模型,并根据设备当前状态信息来判断是否需要进行维修。实例分析表明：该方法有效融合了历史故障信息和运行状态信息,提高了柴油机可用度,降低了维修保障费用。