基于二阶隐马尔可夫模型的桥梁健康状况分析与评定

在桥梁的养护管理中,桥梁健康状况的等级分析评定一般是依据桥梁定期的监测数据而进行的。由于系统误差和随机误差的影响,管理者常常只能得到具有噪声的监测数据。针对桥梁监测数据的测量误差和桥梁累积性病害的影响,运用二阶隐马尔可夫模型和Viterbi算法,提出了一种桥梁健康状况分析与评定方法。计算实验表明,该方法可以有效地揭示桥梁的健康状况,降低测量误差的影响,提高健康状况等级评定的准确度,从而为进一步的桥梁养护管理提供更可靠的依据。     

基于二阶隐马尔可夫模型的桥梁健康状况分析与评定北大核心CSCDCSSCI

在桥梁的养护管理中,桥梁健康状况的等级分析评定一般是依据桥梁定期的监测数据而进行的。由于系统误差和随机误差的影响,管理者常常只能得到具有噪声的监测数据。针对桥梁监测数据的测量误差和桥梁累积性病害的影响,运用二阶隐马尔可夫模型和Viterbi算法,提出了一种桥梁健康状况分析与评定方法。计算实验表明,该方法可以有效地揭示桥梁的健康状况,降低测量误差的影响,提高健康状况等级评定的准确度,从而为进一步的桥梁养护管理提供更可靠的依据。     

航空集群协同搜索马尔可夫运动目标方法

针对航空集群执行未知区域的协同搜索任务,提出一种分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)下的贪婪迭代决策方法。该方法首先建立航空集群飞行器的运动模型,对其运动特性进行分析,而后采用搜索信息图模型,描述未知环境下动态目标随搜索过程变化的变化趋势；再用马尔可夫链表征目标隐潜运动,对其进行预测；最后在DMPC的基础上,采用随机决策序列下的贪婪迭代算法进行问题求解。并对所提方法的稳定性和收敛性进行分析。同时通过设计仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

武器系统效能评定方法综述

综述了评定武器系统效能的各种方法,即专家评估法、试验统计法、作战模拟法、指数法和解析法。分析了各种方法的优缺点,详细论述了解析法中的ＷＳＥＩＡＣ模型,最后提出了参数效能法。     

地地导弹总体性能评定方法

从事导弹总体论证工作,是对导弹的先进性和系统性进行分析、研究,提出战术技术指标,通过组合后,对总体性能、年代差距、关键技术水平等给出科学的评价和结论。通过建立评价指标体系,进行总体性能评价和分析研究,对导弹武器的系列发展规划有着重要意义。建立导弹总体性能评价指标体系和科学的评价方法,目前已是导弹武器系统论证的重要组成部分,从事这项工作的学者越来越多。     

基于小波域马尔可夫先验模型的图像去噪方法

提出了一种基于各向异性马尔可夫随机场(Markovrandomfield,MRF)先验概率模型的图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性,将小波系数的分布特征建模为一种各向异性MRF先验概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。     

UUV编队协同应召搜索马尔可夫运动目标的方法

采用时齐马尔可夫链来模拟目标的规避运动,根据事发海域的水深映射图,估算出马尔可夫运动目标的位置转移概率。无人水下航行器编队在目标初始概率分布和位置转移概率已知的条件下,根据当前搜索结果不断对目标位置进行预测和更新。编队成员能共享目标位置信息,以获得较为准确的目标验后分布。然后采用一种新的分区实时贪婪搜索算法,得到无人水下航行器编队的最优搜索路径,从而以较高的搜索成功概率与较短的平均发现目标时间完成对目标的应召搜索。最后通过实例仿真,证明了该方法的有效性和优越性。此方法将对无人水下航行器编队的战法研究具有参考借鉴意义。     

直升机载武器命中精度评定方法

提出了一种制导武器的命中精度评定方法：由大样本仿真试验仿真模型解出的均值和方差的置信区间可以用于小样本试验验收的标准,并通过实际试验数据验证了其正确性;针对不同的情况提出了两种直升机载稳瞄系统误差分析方法,即近似常值误差分析法和随机误差分析法,每一种分析方法都给出了解析解、数值解;最后给出了稳瞄系统照射精度的评定标准。     

串联系统可靠性评定的信息理论方法

本文根据信息熵的性质和可靠性理论,推导出系统可靠性综合评定的新模型,解决了系统各组成单元的可靠性信息综合问题。文中对科尔巴克教授求解成败型单元设备可靠度置信下界的公式作了改进,并对可靠度置信下界进行了计算,取得了满意结果。     

低消耗器材的马尔可夫预测模型

应用马尔可夫链预测方法,并与蒙特卡罗仿真相结合,建立了一个低消耗器材的预测模型,它可以为年度订货提供依据.     

基于故障树分析的鱼雷可靠性评定方法

针对鱼雷系统特点,建立了基于故障树分析的系统可靠性评定模型,该模型除了可克服常规金字塔式可靠性评定方法所存在的缺陷外,还可更直观、直接地反映系统功能结构及故障状态,适用于含重复单元、非串联或非并联的各种复杂系统。重点研究了故障树分析的贝叶斯近似评定方法,并对鱼雷系统进行了可靠性评定实例分析,结果表面所提出的基于故障树可靠性评定方法较传统可靠性评定方法更方便、更直观。     

评定测量系统不确定度的方法

测量结果的不确定度是测量系统测量质量的重要指标,按照不确定度的数学表示方法。本文提出了测量系统不确定度的评定方法,并阐明了测量系统对测量参量进行直接测量和间接测量时,系统总不确定度的计算方法。     

BIT分析的三态马尔可夫模型

BIT虚警率高阻碍了BIT效能的充分发挥和更广泛、更深入的应用,如何在故障检测率一定的条件下,降低虚警率将成为一个亟待解决的问题。通过将系统状态划分为正常、间歇和故障三种状态,建立了三态马尔可夫模型。分析了三态模型的合理性、与两态(正常状态、故障状态)模型的关系,并对两者进行了对比。理论分析表明,基于三态模型的BIT与基于两态模型的BIT系统相比,其能力与性能得到了提高,在提高故障检测率的同时,还可以降低虚警率。     

混沌信号的马尔可夫模型降噪

基于马尔可夫模型的思想,提出了一种混沌信号的小波域统计降噪方法.利用对偶树复小波对信号进行小波分解,保留最高尺度上的尺度系数不变,对分解后的高频小波系数建立隐马尔可夫树模型.采用期望最大化算法估计该模型的参数,结合经验贝叶斯方法估计源信号的小波系数,再用对偶树复小波逆变换得到降噪后的混沌信号.该模型具有近似平移不变性,计算复杂度小且能够捕获小波系数邻域的统计特征.仿真中分别对叠加不同强度高斯噪声的Lorenz混沌信号及实测远红外激光器产生的混沌信号进行了研究.结果表明了该方法的有效性,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹.     

大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法

随着现代武器系统和工程系统的大型化与复杂化趋势，大型复杂系统可靠性评定是急待解决的问题，工程中常用可靠性指标有可靠度和平均寿命，平均寿命指标由于直观、物理概念清晰，使用更加方便。基于可靠性框图建模，采用最小路集计算分析，提出了大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法。解决了有限样本条件下，大型复杂系统平均寿命评定问题，对工程中大型复杂系统平均寿命评定具有重要应用价值。     

含增长单元串并联系统可靠性评定的Bayes方法

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解 综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,并给出实例进行说明     

基于动态建模方法的可靠性增长试验评定

运用动态建模方法对可靠性增长试验下可靠性参数的先验分布进行分析．在任务可靠度先验分布确定的基础上，结合产品的少量现场试验数据，利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析．首先给出了可靠性增长分析的动态模型，然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型．在此基础上，给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计．针对液体火箭发动机寿命分布为Weibull分布的特点，对Weibull寿命型系统的可靠性增长试验进行评定．通过一个实际例子说明了该方法的有效性．     

成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法

传统交互多模型（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌ,ＩＭＭ）滤波算法中,马尔可夫概率转移矩阵参数固定, 切换过程模型概率滞后。基于后验信息修正,扩展了一种在线更新马尔可夫概率转移矩阵的自适应跟踪算法,新 算法克服了原算法只能交互２个模型的局限性。在计算过程中,依据不匹配模型误差压缩率的更新信息,在线调 整先验马尔可夫概率转移矩阵,模型转换过程中更多地利用匹配模型的信息,而减小不匹配模型信息的影响,使 收敛速度得到了提高。最后通过多模交互３个当前统计模型（ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ,ＣＳＭ）验证了所提算法的 有效性。