基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法

传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.      

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

于不确定性与重要度的改进DSmT健康状态评估

针对目前健康状态评估准确度不高、客观性不强的问题,引入评估指标的不确定性和重要度,提出一种基于不确定性和重要度的改进DSmT（Dezert Smarandache theory）健康状态评估方法.首先,引入指标不确定性和重要度作为加权因子,能够得到比较合理的指标权重;其次,采用模糊综合评判方法,通过构造三角形梯形隶属度函数确定各指标的广义基本信度赋值;然后,基于指标权重对广义基本信度赋值进行改进DSmT融合,得到各指标的广义基本信度赋值加权融合后的评估结果;最后,以某供电系统为例进行了实例验证,结果表明该方法能够赋予各评估指标较合理的权重,健康状态评估结果与系统实际运行状态相符.      

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

一种平均矩独立重要性指标及其拒绝抽样方法

在矩独立重要性分析过程中,重要性指标往往用于衡量结构系统输出不确定性向输入变量不确定性的逆向分配问题。假设输入参数的方差可以减缩一定比例因子,那么矩独立重要性指标可以定义为该缩减因子的函数。同时,假设输入参数的方差缩减因子为一随机变量,那么可以取矩独立重要性指标函数的均值定义一个新的平均矩独立重要性指标。由于使用Sobol方法计算平均矩独立重要性指标的模型需要循环抽样,计算量很高,故引入拒绝抽样（RS）方法,通过重复利用矩独立重要性分析中的一组输入输出样本,就可以额外计算得到矩独立指标函数和平均矩独立重要性指标,这大大节约了计算成本。本文所提指标函数及平均指标的有效性和RS方法的准确性、高效性通过数值和工程算例得以验证。      

一种新的矩独立重要性测度分析方法及高效算法

为了更加合理地分析输入随机变量对结构系统失效概率的影响,提出了一种新的矩独立重要性测度分析方法。传统的重要性测度指标只能估计输入随机变量在固定点时对结构系统输出响应的影响,而所提新指标能够充分反映输入随机变量在其分布区域的所有缩减区间上变化时对结构系统输出响应的平均影响程度,更加符合工程实际。为了求解新指标,给出了2种算法:传统的双层重复抽样蒙特卡罗（DLRS MC）方法和自适应超球重要抽样（ARBIS）方法。双层重复抽样蒙特卡罗方法计算结果可以作为对比参照解,但求解效率较低,计算量很大;自适应超球重要抽样方法在满足新指标求解精度的前提下,计算效率得到很大提高。应用数值算例和工程算例证明了所提新指标的意义和所提新算法的高效性。      

浅谈经济责任审计的重要性及着力点

经济责任审计在我国审计机关中普遍运用,是监督和提拔领导干部的一项措施,属我国审计系统的一大特色,由于开展经济责任审计工作时间短,无法借鉴和吸收过去的经验,在工作中需要进行探索。     

混合变量系统基于MCMC的自适应重要抽样法

 系统关键故障的发生,会导致系统处于各种离散性能降级状态.针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于连续变量系统的不足,提出考虑混合变量的基于MCMC的自适应重要抽样法,以支持系统性能可靠性的高效仿真.该方法首先将由关键故障产生的不同失效域组成失效空间,并通过初始样本点在失效空间中随机游走构造马尔可夫链模拟样本;然后综合考虑连续变量与离散变量,利用核密度估计构建混合核抽样密度函数;再根据该密度函数进行重要抽样仿真并计算系统的性能可靠性;最后对该方法的仿真效率进行理论分析.通过电液舵机(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)案例对方法的正确性和仿真效率进行验证.     

飞机变速恒频电源系统可靠性的Monte-Carlo分析

随着电力电子技术的发展,用静止变换器取代机械式的恒速传动装置成为可能,因而出现了变速恒频电源系统。在变速恒频电源系统中,发电机是直接由飞机发动机来传动的。由于发动机的转速不是恒定的,因而发电机输出的交流电的频率也是变化的,故再用变换器把变频交流电变换为恒频交流电。飞机变速恒频电源系统的主要部件有无刷交流变频发电机、变换器和控制器。 一般情况下,变换器和控制器主要由电子元器件组成,其失效参数服从指数分布。但是发电机的失效参数为正态分布,因此,其可靠性的分析研究,用一般的解析方法是困难的。本文分析了飞机变速恒频电源系统的可靠性模型。应用Monte-Carlo方法对某型号飞机变速恒频电源系统方案的可靠性指标(R(t),MTBF)进行了数字仿真,得到了各主要部件的工作模式重要度,为该系统的研制设计提供了理论基础。     

一种基于事故树的安全风险定量评估方法

针对目前安全风险评估方法的不足,提出了基于事故树的飞机部件安全风险定量评估方法.首先采用布尔代数理论对事故树进行逻辑表述,通过概率重要度表示部件故障的后果严重度,在此基础上对飞机部件的危险度进行计算,解决了当前安全风险定量评估的难题.实例证明,该方法能够较为准确地检验飞机部件对飞行安全的影响.