基于CDBN与BiLSTM的多元退化设备剩余寿命预测

基于多传感器对复杂工业设备的多元健康状态进行监测,进而实现设备更全面准确的性能评估、剩余寿命预测与健康管理已逐渐推广应用。针对一类监测数据呈现大规模、非线性、高维化等特点的多元退化设备,提出了一种基于连续深度置信网络(CDBN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,通过CDBN对监测到的性能退化数据进行分析,提取出反映多元退化设备隐含深层次特征的健康指标;然后,根据构造的健康指标,利用BiLSTM网络挖掘其时序信息和退化趋势,预测多元退化设备的剩余寿命;最后,利用蒙特卡洛仿真技术得到剩余寿命的区间估计,并通过商用模块化航空推进系统数据集验证所提方法的有效性和先进性。结果表明：所提方法能够有效提高此类设备的剩余寿命预测准确度,具有潜在的应用价值。     

水下训练服中性浮力姿态的一种量化测试方法

出舱活动模拟失重试验和训练中,复杂作业时需要水下训练服的姿态在直立位、水平位之间调整,由于缺乏对服装中性浮力姿态的定量描述,通常情况下配平难以达到模拟在轨失重状态时姿态大范围变化要求。分析了水下训练服的姿态及其受力关系,总结了水下训练服中性浮力姿态描述的定量指标,提出了一种姿态测试方法,设计并研制了一套姿态测试系统,并对水下训练服进行实际测试。结果表明：该指标可有效描述水下训练服的中性浮力配平姿态,提高配平效果。该指标也适用于其他水下中性浮力设备。     

导弹武器系统ADC效能模型分析

以美国工业界武器效能咨询委员会提出的武器系统效能评估方法为基础,将导弹武器系统分为发射平台、飞航导弹和技术保障设备三个部分,并以对导弹武器系统各部分保持状态良好和发生故障的概率作为能力参数,建立了效能评估模型,并进行了实例计算。     

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序（TOPSIS）方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定（CRITIC）方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。      

高校财务预警系统的研究

近年来,随着我国高等教育事业的发展,高等教育筹资渠道呈现多元化,高校财务风险也日益凸显。本文从高校财务预警系统的基本功能入手,探讨了高校财务预警的总体思路,并根据高校财务预警指标的设计原则,建立了高校财务预警系统。     

二自由度平面并联机床的柔度与变形分析

文中对一种新型平面并联机床的速度,力与变形关系进行分析,得到其速度、力雅可比矩阵进而得到其柔度矩阵,提出该并联机床柔度评价指标,并给出了该评价指标在工作空间内的分布情况,为该并联机床的设计与应用提供了有益参考。     

动态跳波束策略中的自适应波束功率分配算法

多波束卫星发射机的成本很高,同时地面小区的通信需求和通信优先级一直处在动态变化中。通过研究一种动态波束跳跃策略,实现在卫星资源受限和较少发射机数量约束下的广域覆盖和按需服务。区别于传统的分簇波束跳变思想,为了提高卫星系统的频谱效率,考虑在整个频率带宽上应用全局波束跳变。因此考虑在共信道干扰背景下,提出一种新型服务质量指标来衡量波束跳变结果。在卫星资源有限的情况下,各波束提供的通信容量不能满足地面小区的业务请求,基于粒子群算法选择的波束跳动图案,提出了一种自适应波束功率分配算法。该算法通过优先级加权,最小化波束业务容量需求差值,进而提高服务质量水平。最后,通过仿真验证了所提算法的性能优越性。     

全电推进GEO卫星离子与霍尔电推进系统效能对比分析

提出了一种全电推进GEO卫星工程通用的优选离子或霍尔电推进的对比分析方法：利用离子和霍尔电推进单机的质量模型,建立了离子和霍尔电推进系统的全质量模型;针对包括和不包括一次电源情况,应用系统全质量模型分别进行了全电推进GEO卫星轨道转移任务和全寿命(轨道转移和全位置保持)任务中两种电推进质量效益的对比分析,得到了卫星发射质量在1000～3000 kg范围内具有工程参考价值的结果。     

概率有限状态机在动态效能评估中的应用

为了反映作战过程中实时战场变化对武器作战效能的影响，本文对武器作战动态效能评估(DEE)方法进行研究，提出一种基于概率有限状态机(PFSM)的动态效能评估方法。利用该方法对武器作战过程进行动态效能评估的同时，能够快速准确地分析影响武器作战效能的关键因素，为作战方案决策及武器研发提供依据。该方法考虑了武器装备、战场环境、作战方案及作战目标这四个战场信息空间对武器效能的影响，能够根据实时战场信息输出动态效能变化曲线。本文以反舰导弹为例，对其进行动态效能评估，结果表明,本文所提出的方法能够动态评估不同战场信息对效能的影响，并快速找到影响其效能的关键因素，从而为作战方案优化提供参考。     

基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节。由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样，且指标之间存在相关性，导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果。由此，提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机（PCA-MPSO-ELM）的目标威胁评估算法。首先，综合分析了影响目标威胁程度的指标，利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量，消除了评估指标之间的相关性，实现了对评估数据的降维；在此基础上，构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，提高了目标威胁评估模型的精度。最后，在空战训练测量仪中选取空战对抗数据，利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据，通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性，结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估。