基于正态灰云模型的装备维修保障系统效能评估

装备维修保障系统是一个复杂系统,对其效能进行评估是检验系统保障能力的重要手段。在分析装备维修保障系统构成的基础上,建立装备维修保障系统效能评估指标体系;考虑评估专家对指标权重判断的不确定性,采用区间层次分析法和三元联系数对指标进行赋权;利用正态云模型改进灰色三角白化权函数,提出一种正态灰云效能评估模型,集成了云模型和灰色评估法在处理模糊性、随机性和灰色性复杂问题方面的优势。最后通过实例分析和集对分析法、分形评估算法,验证了本文提出方法的有效性。     

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。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

基于一维CNN参数优化的压缩振动信号故障诊断

针对一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)参数多的特点,提出一种正交试验和粒子群优化算法相结合的参数优化方法,并将其应用于压缩振动信号故障诊断。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,为大量振动信号的采集与传输提供一种有效途径。首先利用CNN“端-端”特性,建立了基于压缩信号的CNN故障诊断模型。利用正交试验进行参数范围的粗略评价,选择出最优方案。对最优方案中每个参数,利用多目标粒子群优化算法进行细化,得出精确的参数最优取值。选择齿轮箱实测信号和西储大学轴承信号作为研究对象。实验结果表明,经过优化后非劣粒子的输出特征分类明显, CNN诊断率有明显提高,也证明了对压缩信号直接进行故障诊断的可行性。     

装备维修保障效能评估研究综述

首先,给出了装备维修保障效能评估的基本流程。其次,重点对装备维修保障效能评估指标体系和评估方法的研究现状进行综述,分析现状存在的问题。最后,指出下一步装备维修保障效能评估研究需要解决的重要问题。对新形势下开展装备维修保障效能评估研究具有重要指导意义。     

基于一维CNN参数优化的压缩振动信号故障诊断

针对一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)参数多的特点,提出一种正交试验和粒子群优化算法相结合的参数优化方法,并将其应用于压缩振动信号故障诊断。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,为大量振动信号的采集与传输提供一种有效途径。首先利用CNN“端-端”特性,建立了基于压缩信号的CNN故障诊断模型。利用正交试验进行参数范围的粗略评价,选择出最优方案。对最优方案中每个参数,利用多目标粒子群优化算法进行细化,得出精确的参数最优取值。选择齿轮箱实测信号和西储大学轴承信号作为研究对象。实验结果表明，经过优化后非劣粒子的输出特征分类明显, CNN诊断率有明显提高，也证明了对压缩信号直接进行故障诊断的可行性。     

考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。     

考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。