复杂系统的选择性维修模型和求解算法

考虑不修、最小维修、换件维修和多中间维修水平，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和多员维修的复杂系统选择性维修模型，将组件维修前状态、组件有效役龄和维修费用等因素引入不完全维修模型，更符合工程实际。提出了一种基于多员维修的系统组件维修分配算法，解决了如何将多维修任务分配给多维修人员，使得系统维修时间最小的问题，并将所提算法引入到PSO算法中，求解考虑多维修人员和不完全维修条件的复杂系统选择性维修模型。案例表明:所提模型和求解算法有效，能够为复杂系统提供切实有效的维修决策方案。      

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于动态贝叶斯网络的可修GO法模型算法

GO法是评价复杂系统可靠性和安全性的有效方法,除了能描述多状态时序特性外,还能表达系统的复杂动态维修行为.针对这种带有动态可修特性的系统GO法模型,提出一种基于动态贝叶斯网络的新算法.首先将GO法模型中的可修操作符和不可修操作符转换成动态贝叶斯网络,然后将整体模型通过贝叶斯软件进行模型求解.新方法结合贝叶斯网络理论的成熟算法和软件,可得到系统可用度随时间变化的曲线和给定时间点的瞬时可靠性指标,并且无需考虑共有信号问题.基于动态贝叶斯网络理论的新算法规则简单统一,便于工程应用.      

一种网络环境中的故障诊断模型

结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊断贝叶斯网络DBN(Diagnosis Bayesian Network)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.      

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。     

基于Bi-LSTM及贝叶斯似然比检验的GEO与LEO卫星组合频谱感知

目前的频谱感知算法以模型驱动为主，其感知性能过于依赖预定的统计模型，这使得其在信道环境复杂的卫星通信场景中的部署变得困难。对LEO卫星过境期间的信噪比波动情况进行分析，结果显示信噪比的波动达到14 dB。针对该复杂场景提出了一种基于双向长短期记忆网络及贝叶斯似然比检验联合的频谱感知算法。该算法不需要任何主信号的先验知识，可自动从主信号中学习隐藏特征并做出决策。基于Neyman-Pearson准则，在神经网络输出端设计了一种基于阈值的检测方案，可方便地控制恒定的虚警概率。仿真结果表明，所提算法在信噪比为–14 dB的情况下，仍能达到83%的检测性能，且始终优于卷积神经网络、多层感知机和基于模型驱动的能量检测算法。     

一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模

多信号流图与贝叶斯网络是两种不同的建模方法,对两种建模方法的异同分析表明多信号流图到贝叶斯网络的转化是可行的.为了降低诊断贝叶斯网络模型的开发费用,提出了一种基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模方法,从模型结构和模型参数两个方面论述了多信号流图向诊断贝叶斯网络的转化方法.依据该方法生成的诊断贝叶斯网络模型具有应对复杂系统故障诊断的证据冲突及不确定性问题的优点.实验证明所获得的诊断贝叶斯网络模型的诊断准确性与多信号流图模型一致.     

考虑维修效能的修理级别优化

修理级别分析(LORA)是在装备研制阶段为建立使用维修制度而进行产品维修决策的重要方法,而修理级别分析无法决策每级站点的备件配置数量.为此,相对于传统研究,提出了一种在装备保障系统中重点考虑维修时间的库存与修理级别分析联合优化方法,并对该方法作了系统的分析, 确定了修理级别优化模型的目标函数和建模条件,解析了故障送修数量、备件需求、备件短缺等随机变量在多级多站点保障组织中的传递耦合关系,将维修时间参数引入到传统的只考虑维修费用的修理级别量化分析中,建立了联合修理级别和备件库存的单层三级优化模型;分析了优化问题的特点,设计了高效率的多变量凸优化算法,使得该模型能够高效地应用于多级多站点多类型备件的复杂保障系统;最后构建了优化方法应用案例,并利用仿真验证了该算法和模型的正确性,为修理级别分析工作的开展提供了一套可行的优化方法.      

k/N系统维修时机与备件携行量联合优化

针对任务期间舰载k/N系统的维修保障问题,以出航准备阶段维修与携行备件的配置为背景展开研究。结合k/N系统的使用及维修过程,以部件可修为前提建立了维修与携行备件的联合优化模型。模型以装备使用可用度为约束条件,以保障费用最低为目标函数,决策变量包括维修启动条件、备件携行量和维修人员数量3个参数。采用边际分析法对模型进行求解,分析了传统算法存在的问题,并提出了对应的改进措施。算例包括3部分：一是用仿真对比验证了所建模型,结果表明本文模型具有较小的误差;二是以枚举法得出的最优解为基准,对传统算法与改进后算法的性能进行了比较,结果表明改进后的算法可明显减小与枚举法最优解的相对误差,提高寻优概率;三是对各项改进措施的贡献做了相应测试。     

基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.      

考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度

针对考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度问题,构建了以最小化最大完工时间、订单提前及拖期总时长为目标函数的整数规划模型,用以制定有效的机器检修与批量生产协作计划。结合模型特征,提出一种改进多目标粒子群算法(IMPSO)实现求解。算法采用基于混沌加权适应度计算的插入式方法生成初始粒子群体;根据问题约束特征,设计修复规则对群体进化过程中产生的不可行粒子进行修复;采用精英策略保留算法迭代过程中的优势个体,并根据精英集合为每个粒子选择更新所需的极值;针对问题变量的离散特征,引入基于遗传操作的粒子更新方式。实验结果表明,模型和算法是可行和有效的。      

基于点融合系统的多目标进场排序与调度

持续增长的交通需求和日趋饱和的空域资源对飞行安全和管制效率要求更高,鉴于此,研究基于点融合系统（PMS）的多目标进场排序与调度问题。分析四维航迹预测模型与方法,实现四维航迹预测功能。针对PMS的运行模式和多个利益相关方的需求,构建PMS多目标排序与调度模型,提出基于多目标帝国竞争算法（ICA）。利用长沙黄花国际机场实际运行数据与蒙特卡罗模拟数据对优化模型与算法进行验证。结果表明：所提算法有良好的实际应用效果,能为管制员提供决策支持;在应用基于PMS的多目标进场排序与调度,即使在相对保守的安全间隔下,相对于实际运行优化后的总延误时间、总飞行时间、最大飞行时间分别有70.8%、13.2%、11.8%的缩减。     

军用飞机使用可用度仿真论证

使用可用度是军用飞机重要的可靠性维修性保障性RMS(Reliability, Maintainability and Supportability)顶层参数.为了确定合理有效的使用可用度,根据论证阶段的实际情况,综合考虑军用飞机任务需求、初始使用和保障方案以及相似装备的RMS指标等信息,利用Monte-Carlo方法和排队论构建模型.对仿真过程中的任务开始、故障时刻、维修时间的抽样进行了分析,给出了抽样公式.以军用飞机RMS指标和使用保障方案作为仿真输入,反复迭代计算获得一族使用可用度与RMS参数的关系曲线,再综合权衡获得合理的使用可用度和相关RMS指标.给出了可靠性仿真的算法流程和相关的计算公式,并以案例验证了该方法的可行性.仿真模型具有通用性,可根据实际情况修改统计公式,满足不同参数的论证需求.      

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。     

一种参数区间交叉类型的目标识别方法

针对参数区间为交叉类型的目标识别问题，提出了基于直觉模糊集和云模型的逼近理想点（TOPSIS）识别方法。构建了包含个体类和交叉类的目标数据库模型，根据云模型的多步估计算法，得到未知目标相对已知目标类的确定度，提出了确定度向隶属度和非隶属度的转化方法，基于直觉模糊熵计算特征属性的动态权重，形成了去模糊距离测度的TOPSIS识别方法，应用于辐射源信号识别。仿真结果表明，所提方法对参数区间交叉类型的目标正确识别率较高，具有一定的实际应用价值。