基于贝叶斯动态模型的某器件性能预测

在导弹武器系统当中,及时准确的故障预报对提高导弹的安全性具有极其重要的意义。本文根据导弹惯性器件故障预报系统的设计要求,利用贝叶斯动态线性模型对导弹某惯性器件的性能进行了预测研究。贝叶斯预测是利用历史信息和从样本获得的信息来获取后验分布的一种预测方法,该方法不需要平稳性的假设,而且充分利用了已有的信息,可以用来对电子设备的性能进行预测。实例研究表明,该方法具有比较好的预测效果。

基于可逆跳MCMC的AR模型阶次判定及其在陀螺漂移预测中的应用

为消除传统方法在样本数较少时确定模型的不足,提出了一种在贝叶斯准则下将可逆跳MCMC法用于AR模型的阶次估计,以抽样的方法解决AR模型对时间序列拟合时的阶数不确定问题。给出了阶次估计算法的公式和步骤。仿真试验和某陀螺漂移模型估计的结果表明,该法预测结果与实际较为吻合。但为进一步提高预测精度,还需研究平稳性和初始状态的影响。

动态指数分布模型的一种预测算法

本文讨论了在动态指数分布模型的情形下,利用随机模拟方法对自然参数ωt和θt之间的非线性关系进行了处理,并对模型参数的修正递推以及未来观测值的预测进行了推导。根据随机模拟方法的相关理论,这种方法比数值分析方法有着更好的预测精度。

贝叶斯证据框架下的支持向量机及其在陀螺漂移预测中的应用

将贝叶斯证据框架引入到标准支持向量机中去,研究了贝叶斯证据框架下标准支持向量机的参数调整方法,并具体研究了高斯核情况下参数的调整.利用获得的结论对陀螺漂移数据进行了预测.结果表明,该方法为参数的选取提供了一个统一的框架,克服了在样本改变的情况下标准回归支撑矢量机方法中某些参数只能凭经验通过交叉验证的方法进行频繁的手动调整的不足,且具有较高的精度.

基于最小二乘支撑矢量机的陀螺仪漂移预测

研究了支撑矢量机的回归估计算法。针对标准支撑矢量机算法训练速度慢、难以解决大规模问题的局限性,对标准算法的约束条件加以改进,得到一种最小二乘支撑矢量机回归估计算法,该算法大大提高了支撑矢量机的训练速度和解决大规模问题的能力。论文将最小二乘支撑矢量机应用于陀螺仪的漂移预测中,仿真实验结果证明了算法的有效性和可行性,为陀螺仪的实时预测及故障预报提供了可能。

基于GA的可靠性寿命分布参数的极大似然优化估计

基于极大似然估计法的基本原理和优化理论,建立了可靠性寿命分布参数的极大似然优化估计模型,并采用遗传算法(GA)进行求解,分析了GA在模型求解中的编码、选择策略、交叉和变异等关键步骤,以及约束条件的处理。给出了用该法估计单威布尔分布和混合威布尔分布参数的一实例。结果表明,工程上此法可有效估计可靠性寿命分布的参数,所获结果更为精确合理。

基于小波支撑矢量机非线性组合预测的导弹惯性器件故障预报

组合预测是预测领域的一个重要的研究方向.结合支撑矢量机和小波理论的优点,提出了一种基于小波支撑矢量机的非线性组合预测模型,其预测精度比各种单一预测方法大大提高.将该组合预测模型用于导弹惯性器件故障预报中,仿真结果验证了算法的可行性和有效性.

基于最小二乘支撑矢量机的陀螺漂移预测

为提高支撑矢量机(SVM)标准算法速度和解决大规模问题,研究了SVM的最小二乘回归算法,并给出了计算模型。对陀螺仪漂移预测的结果表明,最小二乘SVM算法的精度与标准算法相近,并可解决大规模数据问题,在工程实践中具有其有效性和可行性。

不完美维修情形下部分可观测系统的最优维修策略

针对监测费用昂贵导致难以实施连续监测和维修效果通常不完美的问题,研究了维修效果不完美情形下部分可观测系统的最优维修策略.在假设系统的性能退化状态变化规律可以用马尔可夫链进行描述的基础上,利用部分可观测马氏决策过程对该系统进行维修决策建模,并通过引入信息状态将其转化为完全可观测马氏决策过程;引入维修效果矩阵用以刻画维修效果对最优维修策略的影响;针对所建立的最优方程以单位时间期望维修费用最小为目标设计了最优维修决策算法.通过数值仿真验证了所提算法的有效性.

广西壮族法事文化的伦理意蕴探析——以广西忻城县为例

壮族人民在漫长的历史长河中,形成了属于本民族的民间信仰,壮族法事文化是其民间信仰之一,已经演变成了壮族的生活习俗,能慰藉人们的心灵。通过对壮族法事文化进行实地考察研究,探究其伦理意蕴,对于促进社会和谐、维护生态平衡、凝聚民族共同体有着极高的价值和意义。

基于CDIO的测控工程专业课程设计教学模式探索

为了满足测控工程专业学员岗位任职需求,对课程设计实践教学进行改革探索。结合CDIO工程教育理念,分析了测控工程专业实践教学的特点与现状,提出以人才需求为导向,以项目驱动为核心,以学员能力培养为根本的教学理念。结合CDIO教学模式,从教学内容设计、教学实施和考核评价等方面对控制系统类综合课程设计教学进行探索与改革。实践表明,CDIO教学模式可提高学员的学习兴趣、实践动手能力、创新能力和团队协作精神,为综合课程设计教学改革提供了借鉴。

基于退化数据的最优预测维护决策支持方法

提出了一种基于性能退化数据的最优预测维护决策支持方法.对历史性能退化数据进行分析,确定一种合适的非线性性能退化模型,并估计出其参数的先验分布,再根据此模型获得部件的剩余寿命分布,当新的数据来到时,根据贝叶斯理论对参数先验分布进行更新,从而达到对剩余寿命分布进行实时更新的目的.在此基础上,引入最优预测维护策略,给出了对应不同当前时刻的最优预测维护时间.用疲劳断裂数据进行了验证,结果表明了此方法的有效性.

基于置信规则库的惯性导航系统性能评估方法

为准确掌握惯性导航系统的性能状态,提出了一种基于置信规则库(Belief rule base,BRB)的惯导系统性能评估方法,通过区间输入信息得到区间评估结果,描述了惯导系统的性能不确定性。在结合专家知识和监测数据的基础上建立初始BRB,提出基于区间数优化的目标函数,以降低专家主观不确定的影响,并采用投影协方差矩阵自适应进化策略算法对初始BRB参数进行优化。实例研究表明,所提方法能够有效评估惯导系统的性能状态。