面向发射过程的安全决策应用技术研究

在传统安控系统中,受设备测量系统误差和弹道跟踪系统误差的影响,测量所得的弹道参数精度不高,导致常有误报警发生。针对上述问题,在分析原有安控方法的基础上,采用智能决策方式,融合安全控制知识处理技术,提出基于知识的安控决策实现方法。仿真运行结果表明,该方法具有准确率高、易扩展等优点,能够提高安控决策的可信度和真实性。     

基于智能决策的火箭安控系统

火箭在飞行过程中经常发生各种故障,因此需要对其飞行状态进行监视、判断,及时有效地做出相应的安全控制决策。在分析原有火箭安控系统的基础上,针对火箭飞行的特点及不确定的规则知识,提出了基于智能决策的火箭安控系统。首先给出了集弹道数据处理和安全控制决策于一体的计算机决策支持系统模型;然后根据安控系统的特点,对安控知识进行分类,给出了安控系统知识不确定的表示方法,形成了相应的安控决策网络;最后以Visual C++6.0为开发平台,构建了安控推理决策模型,给出相应的推理流程。仿真实验表示,该方法能实时监测出火箭的飞行状态,对其进行有效的管理,为安控领域专家的最终决策提供支持。     

高速电视测量仪主控软件的设计与实现

为了实现高精度的火箭起飞段测量,采用高速电视测量仪代替传统的高速摄影,主控软件对多站角度测量信息进行交会计算,将两两交会测量数据进行加权融合处理,将形成的综合弹道参数送往中心计算机,为靶场安全控制、指挥监控等系统提供决策信息。主控软件的研制填补了靶场长期以来中心机在火箭起飞初始段无实时弹道的空白。     

基于知识的指控系统智能决策关键技术研究

着眼于知识在指挥控制中的作用机理,以提升军队指挥控制系统智能决策的科学性、智能化和适应性为目标,设计基于知识的指挥控制系统智能决策框架结构,采用基于本体的知识表示技术构建决策任务空间知识体系,研究面向情景空间的智能化知识服务技术,提出基于产生式规则的指挥实体静态决策推理模型和基于动态贝叶斯网的动态决策推理模型,旨在为未来我军智能化指挥控制系统的论证和建设提供理论与技术准备。     

一种火箭主动段弹道数据融合方法

提出了一种火箭主动段弹道数据融合方法,该方法利用各类测量弹道数据进行融合计算,得出一组综合弹道数据为测量设备提供数字引导,并作为判断火箭飞行轨迹的依据。通过以往某次火箭主动段任务实测数据复演,验证了这种方法的可行性和有效性。     

网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制研究综述

鉴于瞬时故障是导致控制系统事故的主要故障形式,瞬时故障恢复是保证系统安全的重要手段,首先,介绍了当前通过主动冗余和基于系统模型分析进行瞬时故障恢复的方法;然后,综述这些技术在网络化控制系统的通信网络、网络节点、系统层面瞬时故障恢复和安全控制中的应用研究;最后,对网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制方法的发展趋势进行了展望.     

基于贝叶斯网络的制粉系统安全控制方法

制粉系统作为燃煤火电机组重要的辅助系统,其状态直接影响整个机组的安全稳定运行。针对制粉系统中最易出现的堵煤异常工况,提出基于贝叶斯网络的安全控制方法。首先,利用专家知识及数据信息离线建立诊断贝叶斯网络模型及安全控制贝叶斯网络模型;其次,在线获取异常工况现象层的节点等级作为证据,通过诊断模型推理,在线诊断异常工况;再次,诊断产生异常工况后,在线获取当前异常工况现象层的实时节点等级进行证据更新,通过安全控制模型,推理产生实时的安全控制决策。最后,利用仿真验证了所提方法的有效性。     

基于本征模函数能量的外测数据误差分析方法

受测量环境、测量手段和弹道特性影响,外弹道测量数据误差复杂,存在随机误差具有不可观测性、强相关性和非平稳时变特性,以及系统误差具有潜伏性和不易识别的问题。为了有效估计随机误差特性,准确修正系统误差影响,提出了一种基于本征模函数(IMF)能量拐点的外测数据误差分析方法。根据外测数据随机误差、系统误差和真实数据的频率特征,采用IMF能量拐点方法将分解得到的IMF分成高频随机误差、混合信息和有效信息共3个集合。将高频随机误差集合直接去掉,有效信息集合保留,混合信息集合采用改进的阈值函数进行小波滤噪,重构滤噪后得到外测有效数据。经数据验证,该方法可合理补偿系统误差值,与真实弹道测量值差别最小,提高了定位精度。     

固体火箭发动机虚拟试验技术初探和应用

为改进固体火箭发动机传统试验模式存在的资源瓶颈、试验性能难以预示等问题,在固体火箭发动机试验与测试领域引入虚拟试验技术,设计并开发了固体火箭发动机虚拟试验基础系统;阐述了固体火箭发动机试验模型、试车架模型的建模方法,利用均匀设计方法分析影响内弹道数据的主要因素权重,以修正虚拟试验内弹道数据;针对某型号固体火箭发动机进行虚拟验证,试验结果表明,虚拟试验基础系统在一定程度上具有与真实固体火箭发动机地面试验相似的流程和功能,通过修正虚拟试验内弹道数据,进一步降低了虚拟试验结果与真实试验结果间的误差,为深入开展固体火箭发动机虚拟试验技术研究奠定了基础。     

铝电解生产智能优化制造研究综述

铝电解行业具有战略基础地位,面临着诸多挑战性难题,包括原料来源复杂使得工况难以稳定优化运行、多目标协同优化难度大、控制决策智能化水平和数据利用率低以及铝电解企业在内外环境的不确定性影响下难以实时做出正确决策等.为了解决上述问题,本文提出构建一种集铝电解智能分布式感知系统、系列槽智能协同优化控制系统、大型槽智能优化控制系统、智能安全运行监控系统和虚拟制造系统于一体的铝电解智能优化制造系统的方法.同时提出了铝电解制造系统的未来发展目标和愿景功能,并给出了相关研究方向.最后给出了技术发展规划,提出中短期规划和中长期规划"两步走"战略,并对铝电解生产智能优化制造系统发展前景作出展望.     

基于MCPDDPG的智能车辆路径规划方法及应用

针对智能车路径规划过程中常存在动态环境感知预估不足的问题,使用基于蒙特卡罗深度策略梯度学习(Monte Carlo prediction deep deterministic policy gradient, MCPDDPG)的智能车辆路径规划方法,设计一种基于环境感知预测、行为决策和控制序列生成的框架,实现实时的决策...     

基于黑板模型的CGF智能决策系统

为了更加有效地实现CGF实体的智能决策，研究了一种智能决策系统的结构和设计，此设计以黑板系统为模型，通过内置的黑板结构、知识源结构及推理控制策略为CGF提供一个简易、友好的智能决策系统。在决策推理决策中，由于不精确推理算法的使用，使得此智能决策系统决策快速而准确，满足了CGF智能决策的需求。     

基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统

介绍了基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统的总体架构,阐述了各预警模型即瓦斯预警模型、火灾预警模型、水灾预警模型及顶板预警模型的设计,给出了智能决策的业务流程。该系统可对煤矿安全生产过程中的安全隐患进行实时监控及智能化预警,有效提高煤炭企业的安全生产水平。     

Design of an intelligent robotic precise assembly system for rapid teaching and admittance control

In this study, an intelligent robotic precise assembly system for rapid teaching and admittance control was developed. The system comprised three parts, namely the teaching, trajectory learning, and controlling systems. The teaching system controlled the robotic arm through a haptic device and generated tactile feedback for the operator. The trajectory learning system optimized the reference trajectory by mixture Gaussian regression and verified the safety of the reference trajectory through a force field simulation. The controlling system employed admittance control in response to the potential environmental disturbance. A robotic Ethernet-connector assembly system was validated. The results revealed that the arm learned the reference trajectory from ten sets of teaching data. Additionally, the contact force on the aluminium shell in the plugin process was significantly lower than that of the teaching data. Even when the shell was displaced by 1 mm and vibrated at 2 Hz, the robotic arm was able to insert the plastic component in the shell.     

基于微分平坦与MPC的智能车换道控制算法

为了提高智能车换道的安全性,提出了一种基于微分平坦理论与模型预测控制(MPC)算法相结合的智能车换道轨迹规划与跟踪算法。该算法利用约束求解得到基于sigmoid函数的优化路径;将其与多项式参数化时间函数作为平坦输出,利用微分平坦理论构造一个非线性性能指标函数并对其进行优化求解完成车速规划;从而实现对智能车辆路径-速度分解式的轨迹规划。利用动力学模型预测控制算法线上控制的优点,对智能车的车轮转向进行实时控制,使得车辆按照规划好的轨迹行驶完成换道。通过CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真,将提出的轨迹规划算法应用于车辆系统仿真软件中进行验证,结果表明该算法能够实现对智能车进行轨迹规划和跟踪控制,使其安全高效地换至目标车道。     

MamMoeT: An intelligent agent-based communication support platform for multimodal transport

In this paper, an intelligent agent-based communication support platform for multimodal transport is developed. The rationale for doing so is found in the potential of such a system to increase cost efficiency, service and safety for different transport-related actors. Although, at present several comparable systems exist, their current implementation is far from successful because of technological and economic obstacles. The new expert communication platform put forward here (called MamMoeT) addresses these two issues by using a software agent-based approach. Software agents are pieces of software representing a single user. They are autonomous, communicative and intelligent. The MamMoeT system developed can be described as a real-time decision support system in which intelligent software agents handle communicative tasks, exchange desired amounts of information among different users using common exchange protocols which act as translators between different systems.     

Navigation and multimodal transportation with EasyTransport

Today's intelligent navigation and transportation systems influence the way travelers access information to plan trips efficiently. By and large, such systems derive their navigational suggestions out of precompiled data regarding direct road connections recorded in their databases. They typically facilitate passenger navigation within predefined geographic regions, provide location tracing and direction functionalities over cellular networks or the Web and deliver accurate but not necessarily optimal transition paths. This article proposes EasyTransport, an intelligent navigation and multimodal transportation guidance system that focuses on near-optimal trajectory planning and informed decision making. EasyTransport introduces a number of novel features. The EasyTransport system helps travelers plan the most efficient route and choose the best modes of transportation in urban or large-scale geographic areas. Users can adapt the generated outcomes through an interactive interface.     

基于生存分析的GPS轨迹缺失规律挖掘

近年来,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)已成为提高交通系统性能和增强出行安全性的有效方式。但随着系统数据量的增加,数据缺失问题日益严重,其中由于车载GPS信号丢失导致的轨迹数据缺失是主要的研究问题之一。引起GPS轨迹缺失的原因的多样性造成数据补全工作困难,且至今很少有关于轨迹缺失规律的研究。针对GPS信号丢失原因多样化的问题,基于大量真实数据,首次将生存分析应用于数据缺失领域,提出了基于生存分析的GPS轨迹缺失规律挖掘模型(Survival Analysis-Missing Trajectory Pattern Mining,SA-MTPM)。首先通过生存函数描述信号丢失时长与丢失原因的关系,然后利用Cox回归模型分析信号丢失的关键因素。使用上海市强生出租车公司一个月内13666辆车的数据进行实验,结果表明GPS轨迹缺失存在一定规律,据此可以方便地对信号丢失事件进行识别分类,为进一步对大数据进行研究提供了参考。     

基于区块链的智能网联车队协同轨迹预测系统

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展,但在复杂的交通场景下,自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题,基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统,智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络(LSTM)模型对周边车辆的运动轨迹进行预判,并将得到的结果进行分享,利用区块链技术,智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分,并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分,智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信,低信誉值节点传来的信息将不予理睬,从而实现了协同驾驶。实验分析表明,所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5 s内的行驶轨迹,而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果。