基于有限退化结构的多态组合导航系统可靠性

组合导航系统（ Integrated Navigation System ,INS）广泛用于航空航天、海洋探索等领域,因其工作环境、系统构成的复杂性等因素,系统从正常工作到完全失效会经历各种退化状态,进而增加系统可靠性分析难度。将有限退化结构(Finite Degradation Structures,FDS)方法应用于多态组合导航系统可靠性分析。首先,参考故障模式与影响分析（ Failure Mode and Effect Analysis,FMEA）方法将组件的故障模式转化为状态空间;其次,利用抽象运算得到组件状态和系统状态的关联关系,建立组合导航系统的FDS模型;然后,进行系统临界场景分析和可靠性指标计算,得出系统状态的发生概率、组件状态的敏感性,找到系统的薄弱环节、系统完全失效前的退化边界;最后,根据结果指导制定系统维护策略、预防系统风险发生方案等可靠性决策。     

构造不变子空间计算光子克隆的保真度

研究了双模辐射场和几个三能级原子的相互作用,计算了光子克隆的平均保真度随时间的变化,对数值计算过程进行了简化. 在对量子态的演化进行数值计算中,一般是在整个Hilbert空间进行计算.如果系统的空间维度很大,则数值计算需要处理大量的数据,花费大量的计算时间,有时候可以根据系统的特殊物理性质简化数值计算.如果在整个Hilbert空间找到每个量子态所在的不变子空间,对于每个量子态,在时间演化算符的作用下始终在自己的不变子空间内演化.不需要在全空间数值计算量子态的演化,而只需要在初态所在的子空间计算即可. 通过比较分析得知,在数值计算少数三能级原子对光子的克隆时,在全空间计算量子态的演化需要处理的数据量比在各自子空间计算要大1个数量级.     

求齐次有限马尔科夫链状态空间全体闭集的算法

本文给出了齐次有限马尔科夫链状态空间的闭集族的算法，为了减少计算量和无重复地列出全体闭集，引进了状态空间压缩法和逐点删去法。对状态个数不太大的情形，可利用压缩状态空间的状态转移图求全体闭集；对一般情形，给出了计算机算法。     

一种改进的实时系统可达性分析算法

首先简介了时间自动机、时钟区域、区域等价、时钟带的概念.利用时钟带,可以将时间自动机的无穷状态空间转化为有穷.实时系统的绝大多数安全性和部分活性可以通过可达性分析算法来验证.然而,当系统时钟个数较多时,用DBM存储时钟带,会造成内存空间的很大耗费.该文提出了用邻接表存储时钟带,给出了改进的算法,并对算法的空间复杂度作了分析.实验表明,当时钟个数大于5时能节约很大的内存空间,从而在一定程度上缓解了状态爆炸.     

直升机目标声定位系统分析

现代武装直升机的超低空飞行，使得雷达系统已经无能为力，因此通过直升机的飞行噪声对其进行力定位具有重要意义。该文利用平面正四边形阵列对直机目标进行定位，讨论了定位系统的原理及其算法，并对定位精度进行了分析。     

一种基于故障参数与状态联合估计的多故障诊断方法

当需要诊断的故障数目较多、扩展故障参数后状态空间不可观测时 ,用一个故障诊断模型无法实现多故障诊断。为此 ,在分析了基于故障参数与状态联合估计的故障诊断方法原理的基础上 ,根据多个故障诊断模型之间存在的内在关系 ,提出了一种新的多故障检测和诊断方法 ,认为在某一段时间内 ,如有 n- 1(n为总故障数目 )个不同的两故障参数模型发出同一故障报警 ,则该故障报警有效。该故障诊断方法综合多个故障诊断模型的诊断结果 ,从而使一类复杂系统的多故障诊断成为可能。理论分析和仿真实验的结果证明该文所提出的方法是可行的 ,并且在工程上是易于实现的。     

基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法

针对双周期干线信号协调控制中干线协调与双周期交叉口通行效率存在一定矛盾的问题,提出了一种基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法,从状态空间和动作空间两个方面对Q学习算法进行了改进。首先,提出了新的交通状态描述指标——排队消散指数,依据该指标的阈值对交通状态进行等级划分,降低了Q学习状态空间的维数。其次,综合考虑相邻交叉口交通状态之间的关联和影响,针对每种系统状态分别设定可行的关联动作,降低了Q学习的动作空间。最后,以北京市两广路为例验证了改进的Q学习算法。结果表明,改进Q学习算法相比于普通Q学习算法、固定配时方案,干线平均延误分别减少10.47%、9.93%,平均停车次数分别减少22.64%、7.96%,双周期交叉口平均延误分别减少21.58%、24.96%,平均停车次数分别减少8.51%、11.64%,表明该算法对减少双周期干线延误,降低停车次数具有较为显著作用。     

一种低耗的无线传感器网络状态监测方法

传感器网络包含大量的微型无线传感器节点,并以无人值守的方式工作。为了有效地管理传感器网络,提出了一种模型辅助的传感器网络状态监测方法来支持传感器网络的状态监测,该方法的思想是在基站与节点上建立描述传感器网络状态的变化模型来辅助传感器网络状态的监测。实验结果表明:这种方法能够降低传感器网络状态监测的能量消耗。     

基于特征单元的设备选型状态空间理论与方法

提出零件特征单元加工过程的状态空间理论,并将之用于解决零件加工的工艺设备选型问题.基于复杂零件特征具有多样性和复合性的特点,定义特征单元,以便于分析零件特征.针对单一特征单元,提取特征单元加工前和加工后两个状态,通过分析两个状态变换原因,构建状态变换矩阵,得出状态变换矩阵代表工艺设备加工能力的结论.通过构建状态变换方程描述加工过程.建立状态空间,将工艺设备选型问题转换为加工前和加工后两个状态在状态空间中的路径规划问题.在实际生产的约束条件下,将状态空间中路径规划问题转化为现有工艺路线的优化问题,并且建立工艺设备选型优化模型,优选出较理想的工艺路线,从而选出与该条工艺路线对应的一套工艺设备.应用算例验证了该方法的可行性.     

A Space State Forecast Model for Dam Construction Equipments Based on Analysis Prediction Theory

Anti-collision equipments system is developed to solve the collision problems of dam construction equipments, and in the system the determination of equipments＇ space state is important. A uniform moving equation of equipments is established based on the analysis prediction theory and the movements states of equipments. Method of least square was employed to deal with discrete data of equipments＇ space position. Fitting equation matched with the movement equation was presented to do data fitting, and a relevant algorithm was given. Applying the fitting equation, current and future space state of equipments can be accurately predicted. Finally, a case is given and results show that numerical values of data were steady and their precision was high. In LongTan dam construction of the equipments antiollision system, applying this method to forecast the equipments＇ space states and practical running of the system indicate that this method can improve the precision of position, obtain the better forecasting effect and increase the robustness of the system.     

基于原子系综系统实现Controlled-Hadamard 门和制备多量子比特的W-type态

提出了利用Rydberg阻滞机制,实现基于原子系综系统的控制Hadamard门和制备n个量子比特W-type态的方案.在该方案中,选取Rydberg态为激发态,其是1个辅助态,2个基态作为编码态. 由于控制Hadamard 门实现的操作时间比激发态的寿命小得多,因此,激发态的衰减效应可以忽略不计. 该方案可以得到高保真度的n个量子比特W-type态,且该方案在量子信息处理方面具有可扩展性.     

Creation of a six-atom 'Schrödinger cat' state

Among the classes of highly entangled states of multiple quantum systems, the so-called 'Schr?dinger cat' states are particularly useful. Cat states are equal superpositions of two maximally different quantum states. They are a fundamental resource in fault-tolerant quantum computing and quantum communication, where they can enable protocols such as open-destination teleportation and secret sharing. They play a role in fundamental tests of quantum mechanics and enable improved signal-to-noise ratios in interferometry. Cat states are very sensitive to decoherence, and as a result their preparation is challenging and can serve as a demonstration of good quantum control. Here we report the creation of cat states of up to six atomic qubits. Each qubit's state space is defined by two hyperfine ground states of a beryllium ion; the cat state corresponds to an entangled equal superposition of all the atoms in one hyperfine state and all atoms in the other hyperfine state. In our experiments, the cat states are prepared in a three-step process, irrespective of the number of entangled atoms. Together with entangled states of a different class created in Innsbruck, this work represents the current state-of-the-art for large entangled states in any qubit system.     

癫痫EEG信号相空间重构参数的计算和分析

根据癫痫发作过程中,EEG信号表现出来的发作间期和发作期2种不同的状态,通过分析发现在该过程中大脑动力系统存在不同的动力学嵌入空间,存在不同的吸引子。还应用伪邻点法、互信息法和C-C方法进行了推导和仿真,对2种不同状态进行相空间重构,确定了癫痫病人不同状态EEG不同吸引子的参数,并在此基础上提出了若干新的见解。     

基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．     

随机Petri网对可修复系统的建模和分析

为分析工程中较大的可修复系统的工作状态、可靠性和修理工的工作强度，提出了一类由不同机器和具有混合技能的不同维修人员所组成的可修复系统，引进了状态转移是Markov过程的随机Petri网，对系统进行建模，通过实例分析系统的状态空间、各状态在稳态下的期望频率、期望持续时间、系统的可靠性和维修人员的工作强度，分析了随机C／E网和随机P／T的适用范围．与传统的状态空间法相比较，在确定可修复系统的状态空间、分析状态间的逻辑关系和系统的动态过程中，随机Petri网具有显著的有效性和优越性．     

疲劳影响可忽略的聚合马尔可夫可修系统的可靠性分析

在经典马尔可夫可修系统模型的基础上,把系统的状态空间分为工作状态集与故障状态集,根据系统运行水平的不同,又把工作状态集划分为完全工作状态集与疲劳工作状态集。当系统在疲劳工作状态集运行的时间小于给定的常数τ时,可以认为系统在这段时间也是处于完全工作状态,即疲劳影响可以忽略,而当系统在疲劳工作状态集运行的时间大于给定的常数τ,则这段时间不能被忽略,从而建立了疲劳影响可忽略的可修系统新模型。运用Laplace变换方法以及生物药理学的离子通道建模理论,求得了原模型与新模型的一些可靠性指标。最后用一个数值算例对所得结论进行了模拟实现。     

边界元矩阵稀疏化算法及其应用

基于边界元矩阵的空间需求与求解域网格数的平方成正比,提出了边界元矩阵稀疏化方法.首先,根据边界元矩阵的特点定义了合适的稀疏准则,小于该准则的矩阵系数被合并到邻接单元对应的矩阵系数中;然后,将该系数取零,这样可以将一片相互邻接的单元系数合并到其中一个单元,从而达到矩阵稀疏化的目的.仿真结果表明,该方法在保证数值模拟精度的条件下,大幅削减了空间需求.     

带扰动时变系统显式模型预测控制算法

针对模型预测控制滚动优化计算量大,很难用于对实时性要求比较高的工业生产过程,提出了带约束和扰动的时变系统显式模型预测控制算法。该方法利用离线与在线结合,离线时对带约束和扰动的时变系统的可行域进行区域划分,并得到每个区域对应的代价函数与控制率的显式函数关系式,在线时通过查表确定当前时刻状态所在区域即可得到相应的控制率,大大减少了在线计算量,提高了实时性。对算法进行仿真实验,证明了算法的可行性与稳定性。     

基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知

针对回转窑燃烧状况的认知问题,探索了一种基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知机制和计算方法。首先,采用自优化调节的机制构建卷积神经网络的架构（ASCNN,adaptive structure convolutional neural networks）,建立火焰图像由全局到局部具有确定映射关系的非结构化动态特征空间。其次,基于特征可区分性测度指标和变精度粗糙集理论,从信息论的角度在不确定信息条件下,面向可区分性约束条件,建立自优化特征表征的回转窑燃烧状况认知决策信息系统,增强燃烧状况非结构化简约可分特征空间的可解释性。再次,构建具有万局逼近能力的随机配置网络分类器（SCN,stochastic configuration networks）,建立火焰图像燃烧状况的分类决策准则。最后,构建语义误差熵评测指标,实时测量火焰图像燃烧状况认知结果的不确定性,构建基于不确定认知结果测度指标约束的动态迁移学习机制,实现燃烧状况多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优调节和重构。实验结果表明了所构建的基于深度迁移学习的火焰图像燃烧状况智能感知模型较已有方法对水泥回转窑燃烧状况精确认知的可行性和优越性。