平台本体的可靠性评估及其应用

平台本体的可靠性评估是用来验证其抽样数据是否符合其指标要求的一种方法。本文就平台本体的可靠性指标验证问题,进行了威布尔寿命型产品可靠性的讨论,阐述了新的可靠性评估方法的理论推导,它对比原始的可靠性评估方法更加准确和充分。最后将其应用在某型号平台本体的可靠性试验数据上并计算出结果,能够验证该平台本体满足控制系统的指标要求。     

抽样过疏的混迭现象及应用的研究

文章研究了抽样过疏的混迭现象。并对带限周期信号x(t)利用混迭现象无失真地展宽为x(at)的原理作了进一步的证明,同时推导出各参数间的相互制约关系。     

软件可靠性的Markov链Bayes指数模型

在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将JM模型中"完全排错"的假设改为不完全排错",使之更符合实际.给出了Markov链的Bayes指数模型.利用Gibbs抽样法给出参数的Bayes估计的计算方法,以及预测分布和平均故障间隔的时间长度计算公式.     

基于Bootstrap方法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体分布参数形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过Bootstrap重采样技术，获得捷联惯组历次测试数据总体参数的验前分布。结合当前样本信息，给出捷联惯组历次测试数据的验后分布。将统计推断建立在验后分布基础之上，可以减小小样本情况下的统计分析误差。     

航天轴承摩擦力矩的最大熵概率分布与bootstraP推断

滚动轴承摩擦力矩具有不确定的波动和趋势变化,属于概率分布与趋势规律都未知的乏信息系统。这是一个重要问题,它阻碍了对轴承摩擦力矩的小样本分析与总体把握。为了解决这个问题,根据最大熵原理,从小样本入手建立航天轴承摩擦力矩的概率密度函数。以此为基础,在讨论了摩擦力矩的时域特征与概率分布特征后,用bootstrap对摩擦力矩总体的分布参数进行统计推断。试验研究表明,推断结果和试验结果之间的误差很小,满足工程要求。因此,用小样本可以描述航天轴承摩擦力矩总体的统计特征。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断

提出了一种新的学习策略,用于解决发动机故障诊断中大规模支持向量机(SVM)的训练问题.通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本,使最终得到的约减集规模明显缩小,从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短.探讨了序贯最小优化(SMO)算法的参数选择和实现过程中的关键问题,为这种极具潜力的算法在发动机故障诊断中的实际应用奠定了坚实的基础.仿真实例表明,这种基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断方法有效、可靠,容易实现,可以作为工程应用的基础.