故障预测与健康管理系统研究与应用现状分析

当前武器装备不断朝着信息化、复杂化、智能化方向发展,为了以更加高效的方式保障和服务好现代化战争,武器装备在维修过程中需要快速、精准、便捷。故障预测与健康管理(PrognosticsandHealth Management,PHM)的提出和相关技术的发展为解决装备状态信息的实时感知,维修保障需求的快速响应提供了有效技术途径,将成为信息化、智能化时代装备保障的主要模式。分析了PHM系统及其技术、方法在国内外航空、航海、国防及工业等领域中的运用,涵盖传感器技术、嵌入式测试诊断技术、信息传输技术、数据挖掘与融合技术、健康管理与寿命预测方法、智能维护与维修决策技术等。总结和分析了我国PHM发展现状与趋势,对其发展提出了合理化建议。

美国宽松货币政策对中国房地产的影响——基于面板数据的实证分析

从美国量化宽松货币政策实施的背景入手,基于2008~2014年十个城市的月度房地产价格指数的面板数据,分析了美国宽松货币政策对中国房地产价格的影响,计算出该政策效应下对我国房地产价格的影响程度。结果显示,美国宽松货币政策对我国的房地产价格有正相关关系,如果美国货币发行量增加1%,那么实际房价指数将上升0.10%,并致使美国处于零利率区间低息的贬值货币必然寻找高收益的投资去处。中国作为新兴市场,成为了投资目的地。

基于深度学习的某型远火武器系统故障诊断方法研究

远火武器系统是我国陆军现代化、成建制的武器系统,由于其构造复杂,参训人员在进行训练时,装备一旦发生故障,很难及时有效地排除和维修。从复杂武器装备故障诊断和健康管理出发,结合远程火箭炮武器系统装备结构特点与深度学习的优势,借助远火半实物仿真训练模拟器,通过研究故障机理建模、故障模拟、数据处理,采用卷积神经网络的学习算法对武器装备进行故障诊断。与深度学习中其他神经网络相比,实验证明该方法准确性高,对于远火武器系统的故障诊断具有重要意义。