基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模

针对复杂装备故障预测问题, 本文提出一种基于故障模式, 影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)知识的 故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction Bayesian network, FPBN)建模方法. 首先, 在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上, 提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率 参数计算方法, 建立起对应的FPBN单元模型. 然后, 对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接, 构建整体系统的FPBN集成模型. 最后, 根据某机载平视显示器(head up display, HUD) FMECA知识, 建立了HUD电子组件的FPBN模型实例. 实例分析结果表明, 基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量 分析方法的优势, 能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.     

基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题，集成灰色理论和神经网络方法，提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1，1）模型的初始值与背景值，利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型；采用组合预测思想，将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型，分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例，验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明，灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型，可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于LSTM的弹道导弹主动段轨迹预报

弹道导弹主动段长周期轨迹预报能够为导弹防御系统提供早期预警信息。传统的轨迹预报方法大多集中在导弹的自由段与再入段, 通过解析法、数值积分法或函数逼近法推断未来时刻目标的状态。由于弹道导弹在主动段会受到多个未知作用力的影响, 其轨迹预报相比自由段与再入段更具挑战性。为此, 本文提出了一种基于长短时记忆(long short-term memeory, LSTM)网络的弹道导弹主动段轨迹预报方法。首先, 根据导弹主动段动力学模型与弹道参数典型取值生成用于网络训练的大规模轨迹样本; 其次, 设计了基于深度LSTM网络的弹道导弹主动段轨迹递归预报方法; 最后, 与基于数值积分法、多项式拟合及反向传播神经网络的轨迹预报方法的实验对比, 表明了所提方法在主动段轨迹预报上的优越性。     

基于改进核平滑辅助粒子滤波的失效预测方法

针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improved kernel smoothing auxiliary particle filtering, IKS-APF)的失效预测方法。首先,在已有核平滑辅助粒子滤波基础上引入增益因子和加速因子,使其具有参数方差双向调节能力和更快的参数估计收敛速度。然后,使用ISK-APF进行状态和参数的联合估计,为确保参数估计的准确性同时减少参数的不确定性,设计了方差监视和短期预测误差匹配相结合的自适应粒子方差控制方案。最后,使用最新估计到的状态和参数粒子进行迭代预测,并通过统计状态粒子首达失效状态空间的时间计算出剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）。仿真结果证明了本文方法的有效性和优越性。     

基于分布式系统可修复控制方法可靠性和安全性分析

冗余技术对于规模大复杂程度高的系统主要采用双机热备的方法,但其难点是不能准确定位失效单元。针对上述难点,提出一种基于分布式系统的可修复控制方法。通过对系统进行可修复设置,并利用马尔可夫过程进行建模和仿真,最后针对可靠性和安全性进行了分析。仿真结果表明,可修复控制方法可以提高系统的可靠性及安全性,冗余单元的故障检测率等于主单元的故障检测率且冗余单元的失效率大于主单元的失效率时,系统的安全性和可靠度达到最大值。     

基于PO的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测

针对机场环境日益复杂,进近着陆系统对于机场环境的影响十分敏感的实际问题,提出了一种基于物理光学理论(PO)的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测方法。应用基于PO的信道散射环境分析方法,建立了系统的信号源模型和考虑信道环境影响的系统航道偏移模型,对受多散射体影响的信道环境下的进近着陆系统进行建模,结合实际问题,应用建立的模型对散射环境中的进近着陆进行了仿真,结果表明,基于PO的仿真预测方法能够较准确、合理地给出散射环境对系统的影响程度,具有预测机场配置物体对系统影响的能力。     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于PoF模型的电子产品可靠性参数计算方法

现有的基于失效物理(physics of failure, PoF)模型的可靠性预计只能计算电子产品在寿命周期内经历单一典型任务剖面的失效时间。本文提出了一种基于失效物理模型,并利用蒙特卡罗仿真定量分析电子产品在寿命周期内实际经历多任务剖面的可靠性水平的新方法。将该方法应用于某机载电子设备的平均失效前时间(mean time to failure, MTTF)的计算,建立失效率和可靠度的时间函数,与目前国内工程实践中常用的失效率经验模型法以及设备可靠性强化试验的结果进行了对比分析。结果表明,该方法不仅可以计算可靠性参数,而且通过分析与计算过程可发现设计薄弱环节与可靠性参数的定量关系,有效指导设计改进。     

对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测

基于产品寿命评估与预测理论, 研究了对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测问题. 引入胜算比, 给出了对数正态分布下未来故障次数的预测子及预测区间, 分析了预测精度的影响因素. 结合风电场对风电机组关键部件合理储备的工程背景, 利用工程实例验证了该方法的有效性. 据此, 对多台同时运行的设备合理规划关键部件的储备、优化维修保障策略具有明显的指导意义.     

空中交通延误预测研究综述

空中交通系统作为典型复杂系统,其非线性聚合的动力学特征给延误预测带来挑战,使空中交通延误预测问题保持了开放性.近二十年来,针对此问题,利用传统机器学习、深度学习、复杂系统建模仿真、排队理论等,涌现出大量研究成果.首先系统性阐述了空中交通延误产生与传播的原因,并根据预测数值类型、预测对象以及预测时间尺度对现有研究中的延误...     

Comparative Analysis and Fuzzy Selection of Information System Development Approach

ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＦｕｚｚｙＳｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｐｐｒｏａｃｈ⒇ＣＨＥＮＸｉａｏｈｏｎｇ＊ＬＩＵＭａｉ＊ＹＡＳＵＨＩＫＯＴａｋａｈａｒａ＊＊＊ＣｏｌｅｇｅｏｆＢｕｓ...     

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。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

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失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

大型相控阵雷达T/R组件维修决策问题综述

现阶段对于大型相控阵雷达T/R组件何时开展换件维修、维修时全部更换故障组件还是部分更换、备件数量如何配置等有关问题还没有一个具体标准,开展T/R组件维修决策问题研究可为装备保障人员提供维修决策支持.首先,对T/R组件维修决策的主要内容进行阐述界定.其次,分别从故障数据预测、故障寿命分布、基于故障数据的设备性能评估3个方...     

一种新型的单部件可修系统

考虑一种新型的可靠性系统，即修理工带有多重休假规则的单部件可修系统，系统发生故障时可能因修理工的休假而得不到立即修理，因此系统可处于工作、等待修理和修理三种状态。在适当的假设条件下，讨论了系统的瞬时可用度和稳态可用度，以及(0,t]时间中系统的平均故障次数和稳态故障频度，得到一些重要的可靠性结果。     

无人机系统的电磁环境效应分析

战场环境的不断恶化和电磁环境自身的复杂,要求无人机系统具有良好的环境适应能力。分析了战场电磁环境对无人机系统的影响,建立了与无人机系统相关的典型电磁环境模型,提出了系统分析电磁环境效应的方法,并依据电磁兼容性标准和系统性能,为无人机系统电磁环境效应仿真和预测提供了一个评估准则。     

并联式恒模阵的共道信号接收算法与系统误差研究

并联式恒模阵由于利用了信号的恒模特性而且结构简单，被广泛应用于共道信号接收的研究中。但现有算法对信号波达角的信息要求较高，可能造成多个阵误收敛至同一信号，并且多为理想条件下的算法分析。针对这些问题，提出了一种基于初始假设的共道信号接收方法，并对误差条件下的系统性能进行仿真。仿真结果说明此方法无需对阵列进行校正，瞄准方向误差和阵元失效对并联式恒模阵的影响较小，而对阵元位置误差敏感性稍高。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。