具有温储备失效和延迟修理的M/G/1可修排队系统的可靠性指标

本文考虑了具有温储备失效特征的M/G/1可修排队系统.在该系统中,服务台故障分为两类:第一类是服务台在服务员的"广义忙期"中以故障率为α(0≤α∞)的泊松过程发生故障,第二类是服务台在系统闲期中以分布函数为Y(t)的更新过程发生故障,而且发生第二类故障时不能得到立即修理.利用全概率分解技术和拉普拉斯变换工具,分别讨论了在两类故障模式下服务台的瞬态不可用度和稳态不可用度,(0,t]时间内的平均故障次数和稳态故障频度等可靠性指标,进一步还讨论了服务台由温储备失效引起等待修理的概率.最后,通过数值计算例子讨论了系统有关参数对服务台的第二类稳态不可用度和第二类稳态故障频度的影响.     

考虑混合维修策略的复杂系统区间可用度

针对马尔可夫过程只能计算故障时间和维修时间服从指数分布、更新过程只能计算故障时间和维修时间服从独立同分布系统可用度的局限,以及现有可用度模型没有同时考虑不同维修策略和环境因子对系统可用性的影响的现状,构建了一种考虑混合维修策略和使用环境的复杂系统的区间可用度模型。该模型假设系统的故障和维修时间服从任意分布,不同的故障模式采取不同的维修策略。计算系统停机时间时,考虑了系统的预防性维修时间、修复性维修时间和保障延误时间。以某型无人机控制系统为例,对设计方法进行了验证。系统关键部件服从不同参数的威布尔分布,系统维修时间和延误时间均服从正态分布。结果表明,设计方法可行、正确,可为基于可用度的预防性维修周期优化、效能权衡和通用质量特性指标阈值设计提供技术支撑。     

周期性检查的二部件装备可用度研究

针对周期性检查的二部件可修系统的可用度建模问题,论文假设系统故障时间和修复时间服从任意分布形式,采用完全维修策略,以递归的方法构建了该类装备可用度的计算模型,并对串联、并联和备份3种典型结构形式的可用度进行了计算和验证,计算结果表明该模型符合系统的物理规律,可以实现对二部件周期性检查装备的可用度计算,为周期性检查的复杂装备可用度计算奠定了技术基础.最后以故障/维修时间服从威布尔/正态分布的周期性检查装备为例对系统检查周期、可用度的关系进行了分析,为合理确定装备检查周期、提高装备可用度提供了很强的指导意义.     

网络系统可靠性分析的马尔可夫过程法

针对网络系统状态空间的巨大问题,提出用最大概值状态生成法生成网络实际运行时最可能出现的状态,并定义数字0和1的一种运算,以生成网络的断集空间用于判断网络状态的正常与故障。从而在网络部件寿命以及修理时间均为指数分布时,可应用马尔可夫过程理论获得网络系统的稳态可用度,首次故障前平均时间,稳态故障频度等指标,并举例进行说明。     

基于可用度模型的故障预测与健康管理方法

为了将故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术应用到工程实践中,提出了基于可用度模型的PHM方法。首先通过广义随机Petri网(generalized stochastic Petri nets, GSPN)和连续马尔科夫链(continuous time Markov chain, CTMC)建立基本单元的软硬件可用度模型和健康状态转换图,通过求解微分方程得到基本单元软硬件的可用度数值。然后综合软硬件之间的故障相关性建立基本单元的完整可用度模型,并利用事件调度仿真机制得到其可用度的解。最后将基本单元故障模型同通用的可修系统稳态可用度模型对比,得到“可用度-故障率-维修率”形式的PHM计算模型,并以此作为工程应用中PHM分析的有效手段。     

离散Weibull分布下系统瞬时可用度的波动分析

对Weibull分布条件下离散时间的单部件可修系统的瞬时可用度模型进行了研究,提出了刻画系统瞬时可用度波动特征的波动参数.在此基础上,分别对固定系统寿命分布和平均修复时间条件下以及固定修复时间分布和平均故障间隔时间条件下的波动参数变化情况进行了仿真,研究了系统瞬时可用度的波动参数与weibull分布的形状参数和尺度参数之间的关系,并从仿真结果中得到了特定条件下系统可用度波动参数的变化规律.     

贮存状态下鱼雷故障发生时间估计方法

在贮存状态下如何科学合理地估计鱼雷故障发生时间,是鱼雷武器贮存可靠性研究的一个重要问题。在分析其他武器装备现有的3种故障发生时间估计方法基础上,通过生成符合贮存状态下鱼雷故障规律的故障流,分别运用3种故障发生时间估计方法估计贮存状态下鱼雷故障发生时间,进而计算3种估计方法对应的贮存可用度偏差值,通过比较分析得出许多有益结论。实例计算表明,检测时间法不适用于鱼雷武器装备贮存可用度计算,等分内插法与等分中心内插法效果较好,而相比较而言,故障时间等分内插法效果更好,能够在工程上满足鱼雷贮存可靠性分析计算需要。     

独立维修两不同型部件冷储备系统可靠性分析

考虑具有独立维修规则的两不同型部件冷储备系统的可靠性.在一个部件的维修分布为Erlang分布,另外3个分布均为一般连续型分布的假定下,利用补充变量法和拉普拉斯变换工具,得到了系统主要可靠性指标的拉普拉斯变换表达式,如:系统的首次失效时间分布,系统的可用度,修理工空闲的概率和(0,t]时间内系统的平均故障次数等.     

相邻k-out-of-n:F多状态可修系统的可靠性分析

针对相邻k-out-of-n:F多状态可修系统可靠性指标计算难的问题,提出了两种求解该系统可靠性指标的方法。当系统部件寿命和修理时间都服从指数分布时,方法一首先利用马尔可夫过程理论获得部件的可用度,再用部件的可用度获得系统的瞬态、稳态可用度;方法二针对状态空间巨大的情况,先以一定的标准对状态空间进行截尾,再应用马尔可夫模型获得系统的稳态可用度、首次故障前平均时间、稳态故障频度等可靠性指标。最后通过数值算例说明了所提出方法的有效性。     

Geom/G1,G2(Geom/G)/1/1可修Erlang消失系统的可靠性指标及其计算机仿真分析

研究Bernoulli到达且无等待空间的单服务员离散时间可修Erlang消失排队系统.系统中服务员可向顾客提供两种不同类型的服务,即常规服务和可选二次服务.在系统运行过程中服务设备的故障可以引起系统中顾客的清空.采用一种新型的离散补充变量技术, 给出了系统稳态可用度,稳态失效频度, 首次故障前平均时间, 服务员空闲概率, 故障概率,工作概率以及系统稳态损失概率等一系列性能指标.最后通过数值实例和计算机仿真验证了理论分析技术的合理性和有效性.     

基于ARMA模型的故障率预测方法研究

在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归一移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论.给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,说明ARMA模型适用于故障率预测,且预测结果准确性较高.     

流程型企业主生产计划优化的ARMA-BP模型

为了解决流程型企业主生产计划(MPS)时段中计划参数与实际参数的不一致性问题,提出了自回归滑动平均模型(ARMA)与反向传播(BP)人工神经网络(ANN)的集成优化模型。基于主生产计划时段长度与产量之间的映射关系,利用平均时段长度折合产量法(OCM-ATS),该模型可用于分别逼近和预测主生产计划时段的长度时序和产量时序。给出的例子表明,该模型预测主生产计划时段的参数(计划参数)与实际参数的相对误差不超过3%。     

连续库存补充策略订货点水平确定方法比较

考虑顾客需求满足一阶自回归和滑动平均即ARMA(1,1)过程情形下,建立连续库存补充策略中的变动订货点水平确定模型,并将此模型与其它两种模型(基于时点需求的模型、传统模型)从理论和仿真角度进行比较分析。理论分析得出,在需求呈正相关且随机误差项平滑系数为正数时,变化订货点水平确定模型得出的安全库存低于根据时点需求得出的安全库存,而高于传统模型得出的安全库存。最后结合具体数例对不同模型情形下的库存成本进行仿真分析,结果表明,变化订货点模型所引起的平均缺货率、平均库存成本均低于其它两种模型,从而验证所提出模型的优越性和有效性。     

混合自回归滑动平均模型———MARMA

提出一类新的用于非线性时间序列建模的混合自回归滑动平均模型(Mixture autoregressive movingaverage model简记MARMA).该模型条件分布富于变化的特点使得它能够描述非对称、多峰、以及条件异方差等非Gauss特征.研究得到了MARMA模型的平稳性条件和自相关函数.利用BIC(Bayes informationcriterion)准则来选择模型.运用EM(expectation maximization)算法估计模型的参数.将MARMA模型应用于一组金融数据,并和其它模型做比较.结果表明MARMA模型能够更准确地描述该数据的特征.     

ARMA-GM combined forewarning model for the quality control

1.INTRODUCTION Tocontrolthequalityoftheproducts,wemustsu pervisethequalityindexesandanalyzethechanging tendency.Therearealotofstatisticaltoolsincom monuse,themosteffectivemethodisacontrol chart.Itcangrasptheabnormalsymptomofatrend ofthequalityofproductsincontrollingprocessand makethequalitypreventionpossible.Butfromits workingprocessweknowthismethodalsohassome limitation.Becausethecontrolchartonlydetermines theaveragevalueandlimitinterval,onecanonly judgethequalitystateofproductsstatica…     

ARMA供应链模型研究

在基于ARMA时间序列的需求和目标库存最大策略的假定条件下,建立了供应链系统模型。利用时间序列分析方法推导了库存序列、订货序列和库存残差序列的方程表达式,证明库存序列、订货序列和库存残差序列同样为ARMA时间序列,自回归和移动平均的阶数依赖于需求时间序列的阶数和提前期的大小,且订货序列和库存残差序列的自回归部分与需求的自回归部分相同。     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

一种混合建模方法在陀螺漂移预测中的应用研究

陀螺仪作为惯性导航系统的核心惯性器件,其漂移性能直接影响导航的精确性,分析陀螺漂移的变化趋势并预测由漂移所引发的陀螺故障具有重要的意义。提出一种基于灰色理论和平稳时间序列分析的混合建模方法,并将其用于预测陀螺漂移。实验结果表明该混合建模预测方法能够精确地预测陀螺的漂移,从而为陀螺的性能分析和故障预报提供依据。同时与单一预测方法相比,该混合方法具有较强的预测能力。     

Linear Quadratic Regulation for Discrete-Time Systems with Input Delay: Spectral Factorization Approach

The infinite-horizon linear quadratic regulation （LQR） problem is settled for discretetime systems with input delay. With the help of an autoregressive moving average （ARMA） innovation model, solutions to the underlying problem are obtained. The design of the optimal control law involves in resolving one polynomial equation and one spectral factorization. The latter is the major obstacle of the present problem, and the reorganized innovation approach is used to clear it up. The calculation of spectral factorization finally comes down to solving two Riccati equations with the same dimension as the original systems.