基于监督核熵成分分析的发动机磨损故障诊断

针对发动机受工作环境影响,导致油液光谱数据存在大量冗余信息且具有非线性结构,从而影响发动机故障诊断结果的问题,提出监督核熵成分分析(supervised kernel entropy component analysis, SKECA)的特征提取方法;该方法在核熵成分分析基础上引入监督学习算法,提取油液光谱数据的内在几何特征,使提取后的故障特征中包含判别信息,并利用遗传算法(genetic algorithm, GA)寻找参数来优化特征提取的结果,采用支持向量机对故障特征进行分类。结果表明：采用SKECA进行特征提取能够有效提高发动机故障诊断精度。     

任意孔径的快速后向投影成像算法

后向投影(back projection, BP)成像算法能够适应非均匀孔径,但是其运算效率过低限制了其工程应用。很多学者基于子孔径划分的原理提出了不少改进的快速后向投影(fast back projection, FBP)算法,但是目前对于子孔径划分后如何进行运动补偿还未有深入研究。就不同的运动情况对FBP算法的运动补偿进行了研究,包括最简单的仅有方位向误差的直线运动补偿,同时存在方位向和距离向运动误差的情况,到存在有意机动的曲线航迹,最后提出了一套完整的基于传感器测量的任意孔径快速后向投影成像算法。实测数据处理结果证明了所提的算法能够适应不同运动情况进行快速成像。     

基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测

针对具有多维状态变量、多种工作模式和故障模式的复杂工程系统,提出一种基于综合健康指数(synthesized health index, SHI)与相关向量机(relevance vector machine, RVM)的系统级失效预测方法。在离线训练阶段,先根据有限失效历史数据建立各工作模式下的健康评估模型,并据此获得各历史退化轨迹的SHI序列;然后再使用RVM对这些序列进行回归处理,进而辨识出与回归曲线最为匹配的函数模型。在线预测阶段,先运用健康评估模型计算当前设备的SHI序列并进行RVM回归,再拟合出离线阶段确定的函数模型并添加时变噪声;最后,外推预测出系统剩余使用寿命的概率密度分布。该方法成功应用到涡轮发动机的失效预测案例。     

基于迭代变邻域下降算法求解TTRP问题

为了求解卡车带挂车的车辆路径问题(truck and trailer routing problem, TTRP),提出迭代变邻域下降算法(iterated variable neighborhood descent, IVND).该算法首先使用T-cluster算法求得一个初始可行解.然后,设计了基于多邻域算子的变邻域下降搜索算法.在搜索过程中,借鉴"粒邻域"的思想定义了"受限邻域",同时设计了基于switch-vehicle-type算子的扰动策略.最后,选取国际上通用的Chao测试数据集(21个50～199个顾客规模的标准测试算例)对算法性能进行测试.通过与文献中其它4种算法比较,实验结果表明,提出的IVND算法可以在最短的计算时间内收敛到满意解,并且IVND算法结构简单、计算效率高、易实现,可以被灵活地扩展解决其它车辆路径问题和组合优化问题.     

快速收敛仿射投影算法在稀疏水声信道的应用

本文提出了一种新的快速收敛比例仿射投影算法,并将算法应用于稀疏多径水声信道均衡.该算法首先在改进比例仿射投影算法(improved proportional affine projection algorithm,IPAPA)的基础上引入变步长算法,提高算法的收敛速度;并在此新算法的基础上通过引入判决反馈结构,进一步改...     

作业车间调度问题的随机邻域交换算法

针对作业车间调度问题提出了一种随机邻域交换算法RNSA(random neighborhood swapping algorithm).算法由几个紧密衔接的执行阶段组成,其核心思想是如何设计生成多样性调度以及如何判断新调度的可行性.为此,采用了一种组合随机邻域交换策略并证明了一个调度可行性判定定理.为了验证算法的有效性,对一批Benchmark算例进行了测试并与国内外现有研究结果做出了比较.     

考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测

退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,采用极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)算法估计退化模型参数与随机失效阈值分布系数;然后,在考虑随机失效阈值的基础上推导出设备剩余寿命的概率密度函数(probability density function, PDF),并基于Bayesian原理实时更新退化模型参数,实现对剩余寿命的在线预测。最后,将该方法应用于陀螺仪剩余寿命在线预测分析,结果表明该方法能够有效提高剩余寿命预测的精度与准确性。     

MIMO雷达反向投影成像算法

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达的多收发固定阵列结构,在标准反向投影(back projection, BP)成像算法基础上,提出了一种修正BP成像算法。该算法首先对MIMO雷达距离压缩回波数据进行时延曲线校正处理,而后沿方位向直接相干叠加各路回波处理数据,从而无需距离插值即可实现方位聚焦。与标准BP算法相比,修正BP算法大大降低了运算量,同时也克服了现有快速BP算法大都没有考虑距离插值运算的缺陷。MIMO雷达外场实测数据处理表明：与标准BP算法相比,修正BP算法有效节省了运算时间,并保持了雷达成像质量。     

基于Petri网的复杂设备健康状态退化分析

针对大型设备结构复杂,健康状态难以评估的问题,以设备最小可监测或可评估单元健康状态为输入,建立了健康退化Petri网模型,利用健康等级信度的变化描述复杂设备全系统各层次单元的健康状态退化情况。首先给出了健康退化Petri网的定义,分析了库所间“冗余”、“共同”、“并发”以及“继发”四种关系形式,用以评估各层次单元健康状态;然后分析了健康状态信度转换为健康度的规则并给出一种线性映射方法;根据健康状态退化趋势特点,在离散灰色模型中引入非线性时变项,提出了基于粒子群优化的拓展非线性时变参数离散灰色模型的健康度预测算法。最后将模型应用于某发射装置的健康状态退化分析,说明了模型的适用性。     

基于博弈论的目标分配策略空间构建与搜索

动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment, DWTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。DWTA问题不能使用静态武器目标分配(static weapon target assignment, SWTA)的动态规划方法来解决。在考虑攻防双方武器系统损耗的基础上建立了DWTA模型,模型分析表明,DWTA问题可以尝试用博弈理论解决。构建DWTA策略空间,并改进了邻域搜索算法(variable neighborhood search algorithm, VNS)。算法正确度和复杂度分析结果表明,算法快速有效,在一定程度上满足防空作战对DWTA问题决策实时性的要求。     

Remaining useful lifetime prediction for equipment based on nonlinear implicit degradation modeling

Nonlinearity and implicitness are common degradation features of the stochastic degradation equipment for prognostics.These features have an uncertain effect on the remaining useful life(RUL)prediction of the equipment.The current data-driven RUL prediction method has not systematically studied the nonlinear hidden degradation modeling and the RUL distribution function.This paper uses the nonlinear Wiener process to build a dual nonlinear implicit degradation model.Based on the historical measured data of similar equipment,the maximum likelihood estimation algorithm is used to estimate the fixed coefficients and the prior distribution of a random coefficient.Using the on-site measured data of the target equipment,the posterior distribution of a random coefficient and actual degradation state are step-by-step updated based on Bayesian inference and the extended Kalman filtering algorithm.The analytical form of the RUL distribution function is derived based on the first hitting time distribution.Combined with the two case studies,the proposed method is verified to have certain advantages over the existing methods in the accuracy of prediction.     

基于HGERT网络模型的退化型失效可靠性评估

针对退化型失效的复杂装备系统,提出基于隐图解评审技术(hidden graphic evaluation and review technique,HGERT)网络模型来进行系统可靠性预计和评估的方法。图解评审法(graphic evaluation and review technique,GERT)网络中的节点代表装备失效过程中正常状态到失效状态的转移,通过传感器将反映系统隐性状态的性能特征参数进行量化输入,从而将GERT网络中的各个劣化状态节点进行展开。应用Viterbi算法对模型参数进行解码和学习,确定退化型失效系统状态转移概率。将装备运行中所处的工作应力、环境载荷等影响性能衰退的因素作为输入,将关键性能指标退化量作为输出,建立装备性能退化的一般控制模型并将其作为GERT网络活动传递的随机变量。借助于信号流图理论对参数进行解析,监测系统处于不同状态时的性能退化水平,为故障预测和装备健康管理提供支持。案例通过对铣床性能退化量的分析,证明所构模型的可行性和合理性。     

基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题, 将定性模型与数据驱动方法相结合, 提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先, 根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性矩阵, 基于故障-测试相关性矩阵提出了故障可诊断性评价准则。其次, 提取测试信号的小波包Shannon熵作为特征向量, 以欧式距离作为相似性度量指标, 将故障可诊断性定量评价问题转换为不同故障模式下测试信号特征向量的相似性度量问题。然后, 构建故障可诊断性评价矩阵, 依据故障可诊断性评价矩阵提出了系统可诊断性指标。最后, 通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明, 所提方法在不构建数学模型的前提下, 能够实现电子系统的故障可诊断性的定量评价。     

Degradation data-driven approach for remaining useful life estimation

Remaining useful life (RUL) estimation is termed as one of the key issues in prognostics and health management (PHM). To achieve RUL estimation for individual equipment, we present a degradation data-driven RUL estimation approach under the collaboration between Bayesian updating and expectation maximization (EM) algorithm. Firstly, we utilize an exponential-like degradation model to describe equipment degradation process and update stochastic parameters in the model via Bayesian approach. Based on the Bayesian updating results, both probability distribution of the RUL and its point estimation can be derived. Secondly, based on the monitored degradation data to date, we give a parameter estimation approach for non-stochastic parameters in the degradation model and prove that the obtained estimation is unique and optimal in each iteration. Finally, a numerical example and a practical case study for global positioning system (GPS) receiver are provided to show that the presented approach can model degradation process and achieve RUL estimation effectively and generate better results than a previously reported approach in literature.     

电子系统状态时间序列预测的优化相关向量机方法

针对电子系统状态时间序列的预测问题,提出一种基于量子粒子群优化（quantum behaved particle swarm optimization, QPSO）的相关向量机（relevance vector machine, RVM）方法。对电子系统状态时间序列进行相空间重构,建立了RVM回归预测模型;以交叉验证误差最小作为优化目标,将RVM核参数表示为量子空间中的粒子位置,采用QPSO算法实现RVM模型参数的自动优化选择。雷达发射机状态时间序列预测实例表明,相比已有方法,所提方法具有更高的预测精度;同时,能够输出预测值的置信区间,有利于对电子系统未来健康状况做出更加可靠的判断。     

基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用

针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

装备体系多阶段任务可靠性高效解析算法

体系作战任务可靠性的实时评估是未来作战的必然要求。为了实时计算装备体系多阶段任务可靠性,基于k/n(G)表决模型,设计了一种考虑冗余的可靠度高效解析算法。在体系结构分析及任务概述基础上,建立了冗余故障树以及由冗余故障树转化的二元决策图(binary decision diagram,BDD)模型。针对传统可靠性解析计算算法复杂度高的问题,本文利用递归算法改进了k/n(G)表决模型的计算过程,提高了计算效率。以航空装备体系远程目标打击任务为例,数值计算表明,本文的改进解析算法有效得出了体系多阶段任务可靠度计算结果,且相比传统算法运算效率得到显著提高,有利于应用到体系作战任务可靠度实时计算评估,指导任务统筹和规划。     

基于核函数的联合稀疏表示高光谱图像分类

为了充分利用高光谱图像邻域像元间的相似性与独特性这一特征信息,提出了一种基于核函数的联合稀疏表示分类方法(kernel joint sparse representation classification, K-JSRC)来提高高光谱图像的分类精度。该方法通过一种改进的核函数对每个待测中心像元的所有邻域像元自适应的予以不同权重来测量待测中心像元与邻域像元的相似度从而得到不规则的最优邻域窗口。在Indian Pines和University of Pavia两个高光谱数据集上的实验结果表明,提出的分类算法对高光谱图像进行了很好的分类并且其分类精度优于同类算法。