雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于层次分析的信息物理网络多维攻击损毁评估

由于信息物理网络交叉互联、多重连接的特点,易成为网络攻击的对象目标。通过对信息物理网络的网络体系架构和网络应用特点进行相关研究,提出了一种信息物理网络多维攻击损毁评估模型。将信息物理网络分为物理层、规则层、服务层3个维度,基于每个维度分别给出网络攻击损毁评估属性计算方法。通过对网络状态监测,可以得到拓扑稳定性、连通可用性、失效可控性,传输稳定性、丢包可用性、误码可控性,响应稳定性、业务可用性、风险可控性3个维度的攻击损毁评估属性。采用层次分析法得到信息物理网络3个不同维度及网络整体的攻击损毁评估结果,为信息物理网络的安全防护提供支撑与依据。模拟信息物理网络遭受分布式拒绝服务攻击,并采用所提方法进行攻击损毁评估,验证了所提模型的实用性和有效性。      

基于迁移学习方法的安全运行状态评估综述

迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航空航天领域相关研究人员提供了最新参考,以便对实际问题进行分析并据此 寻找可能的解决方案。