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。     

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。     

第二类故障期间以概率p进入的M/G/1可修排队

假设服务台在忙期和闲期内都可能发生故障,且具有不同的故障率,并且在闲期的故障状态期间到达顾客以概率p进入系统.使用全概率分解技术和利用拉普拉斯变换工具,研究了服务台的瞬态不可用度、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,获得服务台一些重要的可靠性结果,并且分别讨论了当p取值为0和取值为1时的特殊情况.     

一种用于网络系统可靠性计算的快速有效方法

针对大型网络系统故障模式间存在相关性,所导致的系统可靠性定量计算过程复杂且计算量大的问题,提出了网络系统可靠性定量计算的一种有效方法。通过定义故障模式之间的相关度,有效地考虑故障模式之间的相关性,给出了相关度的计算方法。从而可通过各故障模式的故障概率和故障模式之间的相关度综合确定系统的故障概率或可靠度。实例计算表明,该方法有较高的计算效率和精度,适用于大型网络系统的可靠性定量计算     

基于IMM/EA的卫星姿态控制系统重构容错控制

研究了在轨卫星姿态控制系统发生可修复性故障状况下的系统重构容错控制。对于处于稳态的三轴稳定卫星,当姿态发生突变时,启动故障检测与诊断(FDD)子系统,采用交互式多模型(IMM)算法得到故障发生的位置以及故障模型,同时利用故障模型中的动力学系统进行特征结构配置(EA),生成重构控制器对原系统进行补偿控制。将FDD过程与重构控制器的设计过程结合,避免了单独设计FDD子系统然后再进行系统重构带来的计算量和时间延迟。最后通过数值仿真验证了该算法的有效性。     

液体推进剂导弹全动力系统稳态故障仿真(一)

为了对液体推进剂导弹动力系统进行稳态故障分析、仿真、检测、诊断以及研制箭载监控系统，必须建立其全系统稳态故障模型。通过对动力系统稳态工作过程，特别是自生增压系统的动力学分析、故障特性分析、故障因素的作用机理的分析、故障因素的引入方法研究等，依据某导弹动力系统的实际结构，完整地建立了该导弹动力系统的全系统稳态故障模型方程。与单纯的发动机系统模型相比，该模型能够模拟飞行状态的稳态故障，能更全面更好地分析动力系统的稳态故障特性。     

空间脆弱性与传统网络属性的关系

为探索研究网络系统脆弱性的新思路,并进一步提升空间脆弱性模型的实用性,分析了空间脆弱性与传统网络属性(主要是平均最短路径,平均中间性,连通性和受影响最短路径数目)的关系,并以北京地铁网络为例验证这一关系。结果表明`,在网络系统脆弱性研究中,当重点关注空间灾害对系统造成的全局性影响时,新的空间脆弱性模型和传统网络属性的合理结合可以提供一种行之有效的方法。     

修理工可多重休假的带有一个冷贮备部件的Gaver 并联系统

研究了修理工可进行多重休假的带有一个冷贮备部件的Gaver并联可修系统.假定部件的工作时间服从指数分布,修理时间和修理工的休假时间均服从一般连续分布.利用向量Markov过程理论和Laplace变换的方法,求出了系统可靠度的Laplace变换,系统首次故障前平均时间的表达式,系统的稳态可用度和稳态故障频度等可靠性指标;此外,还通过数值比较考察了系统参数对系统稳态可用度的影响,并对系统进行了效益分析.     

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.     

修理工多重休假且修理设备可更换的k/n(G)表决可修系统研究

本文将“修理工多重休假”机制和“修理设备可发生失效且可更换”策略同时引入到k/n(G)表决可修系统中, 利用马尔可夫过程理论求得了系统处于各状态的稳态概率的递推表达式. 在此基础上,给出了系统的稳态可用度、首次故障前平均时间、稳态故障频度、修理工繁忙的稳态概率、修理设备的稳态不可用度、故障部件的平均数目以及故障部件的平均等待修理时间等一系列性能指标. 最后以6/10(G)表决可修系统为例,分析了修理工的休假率和修理设备的失效率对几个主要性能指标的影响.     

面向用户需求的空天地一体化车载网络任务分配策略

为了提高空天地一体化车载网络(space-air-ground integrated vehicular networks, SAGVN)内用户的网络服务质量体验, 解决不同网络间相互协同的问题, 提出了面向用户需求的SAGVN任务分配策略。基于用户信号强度、时延、网络费用和带宽需求, 利用效用函数理论和层次分析法(analytic hierarchy process, AHP), 构建用户需求和满意度描述框架。将网络任务分配过程抽象为半马尔可夫决策过程(semi Markov decision process, SMDP), 根据用户需求和网络状态, 利用价值迭代算法获得整体用户满意度最大的网络任务分配策略, 利用Q-learning算法得到近似最优策略。实验表明, 相较于传统策略, 所提策略整体用户满意度提高超过30%;在网络拥塞的环境下, 可以有效降低对网络服务需求迫切用户服务请求的拒绝率。     

带有增强和变换因子的三层结构双向联想记忆神经网络

提出了一种带有增强和变换因子的三层结构的双向联想记忆神经网络。介绍了增强和变换因子的巧妙选取方法,此方法可使网络很好地适用于相关度很高的样本。但是网络容量的增加往往伴随着寄生稳态点的增加,为避免这种情况,在网络中引入三层结构,这种新的双向联想记忆神经网络能够确保任意相关的样本达到完美的双向联想记忆。仿真实验证明了该方法的优越性。     

多状态网络系统d-最小割集的边合并算法

为更有效的获取多状态网络系统d-最小割集（d-mincuts，d-MCs），提出一种边合并算法。算法用容量未取最大容量的边及对应取值组成的集合对表示网络状态，基于网络分割的思想，不以最小割集为基础，通过边合并、状态继承求取可行解，通过集合对的比较得到d-MCs。同时提出一个引理，更高效的求取容量下界，缩小状态空间。算法复杂度对比分析证明算法有效，且通过定义带权值的广义联络矩阵实现算法，便于编程计算。最后，通过实例分析验证了算法的有效性。     

神经元的集聚原理与智能子波神经网络

在对神经元机能空间分布结构和状态转换深入研究的基础上，提出了神经元的集聚原理，并通过构造一种基于广义子波基函数的神经元积聚模型，讨论了由此实现的智能子波神经网络所具有的广义结构可调和广义信息记忆等智能化特性。最后，通过两个仿真实验验证了新网络模型在有关实际问题解决上的可行性和高效性。     

基于SCFNN的网络控制系统远程控制器设计

提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包托结构学习和参教学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则，而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点，而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试，并与采用修正Ziegler-Niehols法设计的控制器的控制效果进行比较，结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。     

THE BOREL STATE SPACE SEMI-MARKOVDECISION PROCESS WITH EXPECTED TOTAL REWARDS IN A SEMI-MARKOV ENVIRONMENT

1.IntroductionMarkovdecisionprocesses(MDP)candescribeMarkoviansequentialdecisionsystems([12]),amongwhichtherearemanysystemsinstochasticenvironmentsandtheenvironments'effectwillchangetheparametersmodelingthesystem,e.g.3arepairablesysteminastochasticenvironment([3])andqueueingsystemsinvariedstochasticenvironments([4]).ThusMDPinstochasticenvironmelltsoccuriftheoptimalcontrolofsuchsystemsisconsidered.ContinuoustimeMDPandsemi-Markovdecisionprocess(SMDP)inasemi-Markovenvironmentwithdiscountedc…     

分布式仿真系统socket迁移

在分布式仿真系统进程迁移中,除了要保存、恢复仿真进程本身的状态,进程之间通信状态的保存与恢复也是关键。通信状态主要包括两部分:进程IP地址以及进程间的交互数据。我们通过截获系统调用的方式,在用户空间完成了上述通信状态保存与恢复,实现了socket迁移。其中连接错误的监控通过心跳机制实现;进程的IP地址及交互消息被修改的系统调用透明的保存在checkpoint文件中;基于保存的上述信息,我们实现了联邦成员和RTI之间通信关系的恢复。测试结果表明该系统可以实现socket通信关系的迁移。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。     

基于Stacked-TCN的空间混叠信号单通道盲源分离方法

针对空间互联网星地通信场景中的混叠信号分离精度不足问题, 提出了基于深度学习的堆叠时域卷积网络(stacked time-domain convolutional network, Stacked-TCN)分离方法。首先, 对混合信号提取编码特征表示。然后, 通过时域卷积网络训练得到源信号的深层特征掩模, 将每个信号源的掩模与混合信号编码特征做Hadamard乘积, 得到源信号的编码特征表示。最后, 使用1-D卷积, 对源信号特征进行解码, 得到原始波形。实验采用负的比例不变信噪比作为网络训练的损失函数, 即单通道盲源分离性能的评价指标。结果表明, Stacked-TCN方法与其他4种算法相比, 所提方法具有更好的分离精度和噪声鲁棒性。     

贝叶斯网络推理的一种仿真算法

贝叶斯网络是一种强有力的不确定性知识表达和推理工具。网络的推理是贝叶斯网络的重要内容之一。该文提出了一种近似仿真算法。由随机数发生器产生随机数，并按节点的先验概率，由赌轮对网络各个节点状态赋值，得到一个采样样本序列。当样本序列的数量足够大时，边缘统计量和条件统计量与节点的边缘概率和条件概率接近，从而得到网络的近似推理结果。仿真结果表明，该算法与精确解接近，有较好的适应性。基于该算法构造的贝叶斯诊断网络系统已成功应用于天津石化炼油厂。