基于状态条件概率的设备剩余寿命预测

针对机载设备剩余使用寿命预测中存在的不确定性因素,建立了基于状态条件概率分布的机载设备剩余寿命模型.首先,引入状态条件概率矢量对隐马尔科夫模型（HMM,Hidden Markov Model）进行不确定性改进,并推导了其计算形式.其次,给出了近似确定状态退化转移时间的方法,由此得到了以状态条件概率矢量为协变量的条件可靠度函数及剩余寿命模型.最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算.仿真结果表明该模型预测精度高,能够较大程度地降低不确定性因素的影响.      

数据驱动型的维修任务分配方法

采用数据驱动方法来解决维修生产环境中复杂的任务分配问题。首先利用多种细致的量化方法制订一套详细而客观的评分系统,然后采用并行计算环境下的蒙特卡洛树搜索来快速搜寻各种有价值的分配组合方案,最后从探索的树结构中选择最佳的方案来完成任务的分配。该方法不仅使数据科学技术在实际生产过程中得到落地,而且还取得了不错的效果。     

基于影像数据的冯·卡门撞击坑形貌分析

月球背面南极—艾肯（South Pole-Aitken,SPA）盆地内的冯·卡门（Von Kármán）撞击坑是“嫦娥4号”初步选定的着陆区,该区域的地形地貌分析是任务设计的一个重要环节。根据LOLA （Lunar Orbiter Laser Altimeter）高程数据和LROC（Lunar Reconnaissance Orbiter Camera）影像数据,建立了马尔科夫随机场模型,从聚类的角度对该区域的地形地貌进行了表示和分析。具体而言,利用模型中的似然函数对呈近似正态分布的观测数据进行了建模,模型的标记随机场则刻画了不同地物形貌间的空间关系,并通过概率推断求解出最终的聚类结果。实验结果表明,从聚类角度进行数据表示,可以更好地展示出冯·卡门撞击坑内低对比度区域的地形地貌;而通过设置不同的聚类数目,还有助于分析冯·卡门撞击坑内整体的地形分布与局部的典型地貌。     

马尔科夫使用模型在仿真系统测试中的应用

基于马尔科夫使用模型的测试方法引入到仿真系统的测试中,给出了基于马尔科夫使用模型仿真系统测试的基本过程;分析了使用模型的构建,给出了一种测试充分性判断的分析方法;提出了一种基于马尔科夫使用模型的仿真系统可信度计算模型.实例证明了马尔科夫使用模型在仿真系统测试中的有效性,检验了可信度模型的合理性.     

带马尔科夫参数时滞容错控制系统稳定性分析

在主动容错控制系统 (AFTCS, Active Fault Tolerant Control System)中,故障检测与隔离(FDI,Fault Detection and Isolation)装置是核心部分,对系统故障诊断过程建模并研究其对整个系统的影响是十分重要的内容.考虑控制系统传感器到控制器之间由网络传输造成的常时滞,用两个马尔科夫随机过程分别描述系统的故障过程和故障诊断过程,建立多马尔科夫参数的系统模型;进而研究故障诊断装置对系统稳定性的影响,基于矩阵直积的方法,给出了不依赖延时的系统均方随机稳定的充分条件,为故障诊断方法的选择和评估提供了依据;最后给出了计算实例,根据稳定性条件,得出了在保持系统稳定的前提下,时滞、误检率和漏检率应满足的条件.      

基于隐马尔科夫模型的故障诊断系统研究

在制造行业中,机械设备的状态检测技术能提供关于设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障。提出了一套基于小波变换和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的故障检测系统。提出了小波模极大值分布(Wavelet Modulus Maxima Distribution),并将之定义为诊断系统的观察量加以验证。同时该系统采用在线模型参数估计和培训算法,通过选取能最大化对数似然度的HMM模型,确定设备所处状态。     

马尔科夫模型在新装备人员系统中的应用

论述了当前航空兵部队人机的现状,分析了导致人机矛盾的原因,并结合当前兵员紧、装备新、任务重、保障难、要求高等问题,运用马尔科夫模型提出实行专业、人员优化的原则和方法,阐述了克服人、机矛盾的紧迫性和重要性。     

基于门限服务的分布式卫星导航系统通信协议时延分析

分析了应用于铁路、内河水运等领域的分布式区域卫星导航系统通信协议时延。为保障中心站信息的及时传输,采用排队优先权站点门限服务轮询方式共享信道。通过内嵌马尔科夫链的方法,推导出了中心站和一般站的分组平均等待时延,仿真结果验证了理论分析的正确性。理论分析和仿真表明中心站平均等待时延远小于一般站时延,当一般站个数较多时尤其明显。
     

马尔科夫链模型在空管自动化系统可靠性分析中的应用

空中交通管理的主要任务是保证航空器间隔,确保空中交通的安全高效运行。空管系统与旅客生命及航空公司的经济利益息息相关这种特殊性决定了系统必须有相当高的保障,须做到及早发现及早处理问题。目前,国内主要考虑软件对空管自动化系统的影响,采用模糊数学、灰色系统理论、加权算法等对其软件可靠性进行评估。为了做到及早发现及早处理问题,提出采用马尔科夫链模型对空管自动化系统软件s1,s2,s3三个状态进行预测和验证,取得了较好的结果。     

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。