基于信号包络的灰色模型的滚动轴承故障预测

提出了一种基于信号包络的退化特征量提取方法,对滚动轴承全寿命周期振动信号进行EMD分解,找出各阶段与原始信号相关度最大的内蕴模式分量,对此内蕴模式分量进行包络谱分析,预测滚动轴承故障开始发生的时间及部位,并计算此内蕴模式分量包络的幅值均值,将其作为刻画轴承健康状态的退化特征量,形成退化特征序列,根据经验设定轴承失效对应的退化特征量阀值.用退化特征量序列训练新陈代谢灰色模型,用此模型预测退化特征量的变化趋势,估计退化特征量到达阀值的时间,并据此来预测滚动轴承的疲劳寿命.通过对ZA-2115双列轴承试验分析,结果表明,此种退化特征量提取方法结合灰色预测方法可以有效地预测出滚动轴承故障开始发生的时间、部位以及疲劳寿命.     

基于AHP的新型雷达装备战斗力灰色评估模型

新型雷达装备战斗力评估是一个十分复杂的问题,涉及因素多,而且部分因素存在信息不完全和不确定的问题,而灰色系统理论是处理这类问题的有力工具.文中提出了利用灰色系统的相关理论来评估新型雷达装备战斗力,建立了基于层次结构的灰色评估指标体系,介绍了灰色评估模型和评估算法,通过仿真评估举例,结果表明该方法简单有效,为新型雷达装备战斗力评价理论的发展提供了新的思路.     

一种基于弱化算子改进的灰色模型故障预测方法

针对航空装备故障预测需求,在对灰色GM(1,1)基本模型分析研究的基础上,通过引入弱化算子对该故障预测模型进行改进,并以某直升机滑油温度控制盒峰值电压数据为对象进行应用分析,结果表明弱化算子改进模型可降低故障预测误差、提高预测精度;同时,将基于弱化算子改进模型的算法分别与序列平均变化率算子、新陈代谢模型两种算法进行组合,也验证了基于弱化算子改进模型可以提高预测精度,这对提高航空装备故障预判与维修保障能力具有重要参考借鉴价值。     

基于灰色关联理论的线性直流电源故障分类定位

将灰色关联理论应用于线性直流电源故障诊断中,完成故障模式识别和决策判断:故障分类成若干故障子集并采用蚁群算法约简故障特征参数,将关联度和相似系数联合形成综合关联度,利用综合关联度分析来进行故障诊断.实验结果表明:此法能充分利用约简的故障特征信息有效地进行测后分析,有着很高的故障定位准确性.     

平均严重故障间隔时间验证方法研究

讨论了RMS要求验证方法的分类,并重点讨论了平均严重故障间隔时间（MTBCF）的验证方法,结合实例验证了某型舰空导弹武器系统数据处理机柜的MTBCF和可靠性评定方法。     

基于小波分析的导弹装备备件需求组合预测

针对导弹装备备件需求呈现非线性、非平稳的特征,提出了把小波分析理论应用于导弹装备备件需求预测的构想.首先根据总体评价指标来确定小波最佳分解级数,将备件需求时间序列分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性和波动性;然后对具有平稳特性的高频信息用改进动态自适应隔代映射遗传算法和阻尼最小二乘法优化的ARMA模型进行预测,而对反映整体趋势的低频信息用GM（1,1）模型进行预测;再将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.最后通过导弹装备备件需求的实例,验证了本方法的有有效性和可行性.     

QPSO改进灰色融合模型的软件故障预测

为了提高小样本的预测精度,提出了一种基于量子行为粒子群优化与数据融合算法的灰色融合预测模型。首先从两个方面改进了GM(1,1)模型,对原始序列进行了幂函数变换,并采用量子行为粒子群优化算法实现了参数的优化。然后提出了多次建模的策略,利用原始序列的不同分量分别建立GM(1,1)改进模型进行预测,将各次预测值进行融合得到最终结果。最后用该模型进行软件故障预测,结果表明其相对误差在3%以内,适用于平滑性较差和高增长的序列预测。     

基于组合模型的激光陀螺漂移建模研究

激光陀螺随机漂移数据易受环境的影响,特别是温度因数,其输出表现为时间与温度的非线性关系.传统的对数据建模方法包括时间序列和神经网络方法,但单纯利用这两种方法对诸如随机漂移这种波动性较大的数据建模精度不够高.运用灰色理论对原始信号进行预处理,得到规律性较强的累加数据;再利用时序和神经网络法进行建模,提出了两种组合建模方法:灰色时序(GARMA)建模法和灰色神经网络(GRBFN)建模法,并将其运用到漂移数据的处理中.仿真结果表明,提出的组合模型拟合精度高于任何一种单独建模效果.     

一种基于证据反推法的装备保障模式分析方法

现有装备保障模式分析方法多局限于定性分析,分析过程的起点就没有必要的数据支撑,从而导致结论真实性和有效性不高.针对此问题,提出了一种基于证据反推法的装备保障模式分析方法.在分析装备保障模式概念与内涵的基础上,结合装备保障模式运行特点,阐述了基于证据反推法的基本原理,提出了基于证据反推法分析的基本流程,并给出了基于证据反...     

电子装备试验方案的灰色优选模型及算法

根据电子装备试验的特点,本文提出试验方案的组成是一个树状结构,从而把总体试验方案的优选分解为每个子方案或孙方案的优选问题.建立了方案的灰色效果测度优选模型和灰关联优选模型,并确定了其具体算法.灰色效果测度优选是通过方案目标属性的灰色效果测度处理,把多目标属性的方案优选问题简化为一个权重平均值的效用函数值的比较问题,决策者可以根据决策偏好利用权重对方案比较模型进行调整;灰关联优选是以相对优化原则为依据,通过比较待选方案目标属性的数据序列与参考数列之间关联度的大小来确定最佳方案;对某次试验中三个预备方案进行了两种优选方法的仿真,表明了模型及算法简单、直观、合理,灰色理论应用于电子装备试验在技术上是可行的.     

一种面向分布式应用的灰色信任预测模型的设计

为解决分布式开放系统中具有不确定性、不对称性、部分传递性和时空衰减性等一系列复杂的动态属性的信任关系定量表示和预测问题,基于灰聚类理论构建了8等级信任评价模型,进而由灰聚类系数矩阵得到评价者对目标关于属性的信任定量建模,并基于具有长期预测能力的动态灰色系统构建了灰色分布式信任预测模型.采用邻近动态窗体的方式对各时段的评价者对目标关于属性的信任进行动态预测,预测结果是有效的,与真实值的差值的绝对平均值(0.018)远小于预测阈值(0.05),这种以社会认知行为实际交互结果为依据的策略的预测模型为信任预测提供了新的思路.     

基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法

蓝牙网络接入点切换问题是构建蓝牙网络必须考虑的关键问题,而蓝牙特点给接入点切换的实现带来了极大挑战。提出了一种基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法,该算法对链路质量信息的数量和分布特征没有苛刻要求,仅用少量样本数据就可以预测出下一时间链路质量,当预测值低于阈值时,接入点搜索网络拓扑结构找出最佳接入点集合,并实时监测切换终端与集合中接入点之间链路质量,预测出下一时刻链路质量,当切换终端链路质量预测值低于另一阈值时,接入点选择最佳接入集合中预测值最佳的接入点完成切换。该算法预测过程可以动态地调整参数,实现自适应预测,提高了预测的精度。仿真结果表明,使用该算法减少了终端切换时延以及误切换概率。     

基于灰色模型的网络控制系统预测函数算法研究

网络控制系统存在不确定性的时间迟延和数据丢包,可视作具有随机干扰和参数时变的灰色系统.将广义被控对象建模为灰色系统模型,在此模型基础上设计了预测函数控制算法,推导出模型预测输出和控制量计算方程的求解;设计了控制器采用事件-时间混合驱动方式,传感器和执行器采用时间驱动方式的网络控制系统仿真平台.仿真结果表明该算法在线计算量小、抗干扰能力强,跟踪速度快、控制效果良好.     

Test Equipment Selection and Deployment of Materiel System Based on Grey Situation Decision

The situation is constructed when the tests are considered as events and the spare test equipments are considered as strategies. The model of grey situation decision for the test equipment selection and deployment （TESD） is founded. Through analyzing each decision objectives, their relative weights are calculated via analytic hierarchy process （AHP）. The grey situation effect matrix under each objective is computed so that the comprehensive effect measure matrix can be obtained when all of the objectives are traded off by their weights. Finally, the decision-maker can select the optimal situations by the value of the measures and such situations form the overall concept for TESD. The paper combines the AHP with grey situation decision to select and deploy the test equipments optimally. Our experimental results show that the proposed method is effective and efficient.     

基于RLS-SVM的装备保障能力评估模型

考虑装备保障能力评估实际中获得的数据被污染的问题,在最小二乘支持向量机算法的基础上对其进行改进,提出了一种鲁棒学习的最小二乘支持向量机方法,使得所建模型可以避免奇异点影响.通过仿真验证了该方法拟合精度高、鲁棒性强,将其应用到装备保障能力评估中提高了评估精度,具有较好的推广性.     

基于全寿命周期的雷达装备测试性综合评估

针对目前雷达装备缺乏全面有效的测试性评估方法的问题,提出了基于全寿命周期的雷达装备测试性综合评估模型。首先,从现代雷达装备测试性评估的全寿命周期过程出发,建立并分析了基于全寿命周期的雷达装备测试性综合评估指标体系;在此基础上,将层次分析法与模糊综合评判方法应用到测试性评估中,给出了雷达装备测试性综合评估方法和步骤;最后,举例进行了验证与分析。结果表明,该评估模型简单、实用、有效,为复杂武器装备的测试性评估提供了一种新的思路。     

基于灰色模型和混沌时间序列的卫星钟差预测算法

为了提高非线性卫星钟差预测的精度,降低单一钟差预测模型对钟差预测的风险,提出了一种组合模型的卫星钟差预测算法.该算法首先采用db1小波对卫星钟差序列进行3层多分辨率分解和单支重构,得到一个趋势分量和三个细节分量,然后运用灰色预测模型对重构后的趋势分量和混沌一阶加权局域预测法对重构后的细节分量分别进行预测,最后将各分量预测结果相加后得到总的钟差预测值.以GPS卫星钟差数据做算例分析,在6小时的钟差预测中,算法绝对误差最大值比单一的灰色预测模型误差小1.3ns以上.将该组合预测模型用于非线性卫星钟差预测中,可以提高钟差预测的精度和可靠性.