基于退化数据与故障数据的导弹竞争故障预测

针对具有多元退化量的导弹竞争故障预测问题,分析了导弹退化特性,并在考虑突发故障与退化故障相关性的基础上,建立了具有多元退化量的导弹竞争故障预测模型。对导弹性能退化数据与突发故障数据进行统计推断,确定了数据的分布类型,在此基础上对竞争故障预测模型的参数进行了求解。针对导弹性能退化数据分布参数存在非线性、小样本等问题,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型对性能退化数据的分布参数进行了预测,得到了性能退化数据未来某一时刻的分布函数;针对退化量与突发故障的相关性,应用位置-尺度模型分析了退化量与突发故障的关系,得出了突发故障与退化量的相关参数,进而根据导弹竞争故障预测模型得到了导弹未来一段时间内的竞争故障概率。以贮存状态下的整批导弹为例,实现了导弹竞争故障预测,并与其他预测方法进行了对比,结果验证了方法的合理性与有效性。      

固体火箭发动机装药贮存寿命预测方法

针对固体火箭发动机装药贮存寿命预估的难题,开展了固体火箭发动机贮存可靠性、装药老化性能、药柱结构完整性分析等几个方面的研究,建立了GM-RBF网络模型、基于修正Ar-rhenius的交变温度预测模型、基于加速老化和结构完整性分析的装药贮存寿命预估模型,从不同角度来对装药贮存寿命进行组合预测.在此基础上,设计和开发了预测系统,通过实验数据和仿真分析,得到实例的装药贮存寿命区间为10.5～13.2y.研究表明:这种组合预测的方法避免了单一算法的局限性,提高了预测精度.     

基于时间序列分析的装备可用度预测方法

阐述了装备可用度预测的重要性,并以此为需求牵引,构建了具有非线性、非平稳的装备可用度时间序列。基于奇异值分解滤波算法,将原始序列分解为趋势成分和随机成分,分别应用粒子群训练的径向基神经网络模型和函数系数自回归模型进行组合预测,充分体现了2类模型的各自的优势。实例分析,验证了模型和算法的有效性。实验与应用结果表明,该组合方法的预测性能和效果比单一使用RBF和FAR进行预测更好。