基于D-S证据理论的导弹制导控制系统的联合最小二乘支持向量机预测模型

针对导弹制导控制系统电子设备密集、各性能特征参数间相互耦合关联性强、使用传统最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测精度不高的问题,通过分析特征参数的时间相关性与空间相关性,对传统LS-SVM进行了改进,并利用D-S证据理论在数据融合中的优势,将传统与改进的LS-SVM进行融合,建立了联合最小二乘支持向量机（ULS-SVM）预测模型。以导弹制导控制系统为例,实现了关键参数预测。结果验证了模型的合理性与有效性。     

导弹退化故障预测方法研究

对导弹退化故障预测方法进行了研究, 对测试数据进行统计推断, 确定了测试数据的分布规律, 并针对导弹测试数据分布参数存在小样本、非线性等特点, 应用最小二乘支持向量机预测算法对测试数据的分布参数进行预测, 确定了测试数据未来某一时刻的分布函数, 进而建立了导弹退化故障预测模型,得出了导弹未来一段时间内的退化故障概率。通过实例分析, 验证了退化故障预测模型的合理性。     

导弹装备研制应推广应用CALS技术

论述了CALS的形成背景及CALS的内涵 ;分析了导弹装备研制推广应用CALS技术的必要性和可行性 ,提出了推广应用CALS技术的建议。     

导弹武器系统的保障性试验与评价研究

导弹武器系统的保障性试验与评价是一项 技术和管理活动，简要阐述了保障性试验与评价的涵义，重点讲座了导弹武器系统的保障性试验与评价实施过程。     

冗余系统共因失效动态贝叶斯网络建模

针对传统可靠性分析方法难以描述冗余系统共因失效的问题,从两个角度提出了基于动态贝叶斯网络的共因失效建模方法:将冗余系统单一元件失效过程分解为独立失效过程和共因失效过程,构建了基于失效过程的共因失效分析模型;将冗余系统作为基本事件,根据状态转移关系构建了多元件失效动态贝叶斯网络模型。以某控制单元为例,以元件独立失效率、共因失效率和维修率为输入,引入不完全故障覆盖因素,确定了冗余系统在无维修和有维修条件下可靠度随时间的变化趋势。仿真结果表明,两个模型的可靠度曲线具有相同的变化趋势,模型2可以作为模型1的近似估计。为了降低或者消除共因失效事件的发生,设计了不同的加速寿命试验方案,试验结果表明,增加冗余元件之间的差异性是个可行的办法。     

M/G/c/∞可修排队系统在航空保障装备数量确定中的应用

针对导弹保障设备的特性以及M/G/c/∞排队论的应用缺陷,提出M/G/c/∞可修排队系统,已知导弹需保障率、平均保障时间、作战要求的等待保障时间、条件限制的等待保障的数量等条件,将其代入公式,即可计算出至少需要的保障设备台数.应用实例证明该方法可行.     

海军导弹武器系统保障性参数体系研究

分析了海军导弹武器系统的组成与特点,描述了装备保障性及其参数的涵义,重点探讨了海军导弹武器系统保障性参数体系的构成和确定原则。     

面向战备任务的装备质量状态评估指标优化

在装备质量状态评估中,为了缩短面向战备任务的状态评估时间,提高质量管理和战备工作效率及战备完好性水平,提出了指标体系生成的菱形框架模型,进而对各类指标收敛方法的特征进行了分析;之后基于主成分分析法(PCA)构建了指标优化模型,并进行质量状态的初步评估;最后通过算例对方法的适用性进行了验证分析。通过分析证明,PCA在原始指标的特征变换及增量指标的处理方面具有较强的优越性,提高了评估效率,可以很好地实现状态评估指标在常规状态和战备状态的优化区分。     

面向状态评估的装备测试数据处理

从测试数据分类出发,主要针对模拟量参数进行数据处理,对数据进行清洗、合成与整理,解决了数据冗余问题;对数据进行归一化处理,解决了数据种类、量纲不统一问题;运用改进的时间序列算法对缺失数据进行填充,解决了测试数据不完备问题;采用主成分分析法提取状态评估关键参数,解决了参数众多、测试次数累积造成的维数灾难问题。算例证明,经过处理后的装备测试数据更加完备规范,可有效应用于装备状态评估。     

基于马尔科夫的装备状态维修决策模型

为克服传统维修决策的弊端,对基于状态的维修现状进行分析,在剖析传统状态维修决策过程的基础上,提出基于马尔科夫的动态状态维修决策模型,并对决策流程进行规划,分别对装备各主要部件进行分析,通过维修次数和使用时间等要素建立马尔科夫预测模型,预测各部件故障时间,通过判定规则得到维修决策结论。算例显示,该方法具有适用性和有效性,可为装备状态维修决策提供依据。