飞控系统多元数据融合虚拟试验仿真模型验证

为提高飞控系统虚拟试验仿真模型的有效性与可信性,解决虚拟试验中多元冗余与强耦合数据的问题,提出了一种基于多元数据融合的仿真模型验证方法。首先,通过多元仿真数据融合,减少噪声和误差;其次,运用皮尔逊相关系数分析多元输出数据的相关性,并结合时域卷积神经网络-长短期记忆(TCN-LSTM)方法融合数据特征,深入挖掘数据的时空关联性;最后,通过概率分布分析评估仿真数据与参考数据的差异,转化为可信度等级,实现仿真模型的有效验证。实验结果表明,80%的输出数据达到仿真模型可信标准,其中有50%的输出数据达到完全可信标准,该方法显著提升了仿真模型的验证精度与可靠性。

基于三角模糊数的仿真模型验证方法

为了保证仿真模型可信度量化结果的准确性,同时便于验证方法的实际应用,既需要充分考虑各种专家意见带来的不确定性,且需要采用统一的形式对专家意见进行刻画。由此提出基于三角模糊数的验证方法。首先分析专家意见的特点,并采用三角模糊数进行描述;然后将仿真输出分为静态、缓变和速变三类数据,并分别采用相应的图形将各自特征直观地呈现给专家,进而评定得到每个仿真输出分量的符合度;再者基于三角模糊数层次分析法得到各仿真输出变量的权重;最后基于模糊综合评判法综合各仿真输出分量的符合度,得到仿真模型的可信度。在实例应用中,该方法有效地对某导弹导引系统仿真模型进行验证。

基于小波变换的仿真模型验证方法研究

仿真模型验证是从仿真预期应用的角度来确定仿真模型表达实际系统的准确程度,是建模与仿真VV&A中最重要的内容之一。将小波变换理论应用于仿真模型验证,在时-频分析法方面进行了探索。应用小波变换多分辨率分析的基本理论和性质,从以小波变换系数表征信号特征的思想出发,在小波变换多尺度分解的基础上,将仿真模型输出序列与真实输出序列分解为低频部分和高频部分,针对各自特性,建立了基于小波变换系数的相容性检验算法。通过实例分析,证明了本文所提方法的有效性。

基于概率关联分析的仿真模型验证方法研究

最基本、最直接的仿真模型验证方法是比较相同输入条件下实弹飞行数据与仿真数据的一致性,但现有动态数据一致性检验方法主要适用单样本实弹飞行数据和单样本仿真数据的情况,不符合装备鉴定/定型工作中面临的单样本实弹飞行数据与多样本仿真数据的一致性检验需求。为此,提出一种基于概率关联分析的仿真模型验证方法。从概率关联系数和概率关联度2个尺度层面度量数据的一致性,通过计算实弹飞行样本在仿真数据构建的分布函数中的累积概率分布函数值确定概率关联系数;通过判断概率关联系数是否满足[01]均匀分布计算概率关联度,从而解决了一类动态数据关联的一致性分析问题。证明了概率关联度满足的关联定理及性质。给出了基于概率关联分析的仿真模型验证步骤。该方法能够同时处理多元仿真数据,融合了试验过程的随机因素,在小样本实弹飞行试验条件下更能充分利用试验信息,因此提高了仿真模型验证的精度和可靠度。通过数值测试和应用实例验证了新方法的合理性和有效性。

导弹仿真模型验证系统的研究与实现

为评估数字仿真系统的仿真模型与实际物理模型之间的接近程度,确保仿真结果的可信性,在对现有模型验证方法的优缺点及适用性分析的基础上,研究开发一套仿真模型验证系统。该系统采用自顶向下的模块化结构设计,实现了仿真模型验证方法在系统中的高度集成,为仿真系统的整体性能评估奠定了坚实的基础。

导弹武器系统六自由度仿真模型验证方法

为验证某导弹系统六自由度仿真模型,根据导弹武器系统输出数据的特点,讨论了适于小样本输出统计分析的Bayes法。给出了导弹系统仿真模型静、动态性能的验证方法,用Wigner-Ville分布(WVD)验证导弹系统仿真模型。根据三次实弹发射的遥外测数据完成的仿真模型验证结果表明,该导弹系统六自由度仿真模型可信。

基于OMLHD的仿真模型验证方法

当仿真因子数目较多,而真实系统观测数据相对稀少时,仿真模型的验证工作难以进行.针对仿真因子空间庞大,对应于每一组仿真因子配置,有且仅有对真实系统在相应工作条件下的一次观测这一极端情形,提出一种基于最优拉丁超立方设计(OMLHD,Orthogonal-Maximin Latin Hypercube Designs)的仿真模型验证方法.利用仿真验证试验的优化设计技术对仿真因子配置进行筛选,合理的选择、安排验证试验;采用p值分析方法解决验证试验中的数据一致性分析问题;基于逆概率分布定理的思想,对各组验证试验一致性分析结果进行综合分析.以某导弹制导仿真模型验证为例,对方法的性能进行了讨论.结果表明该方法能够实现在整个因子空间上对仿真模型的可信性进行验证的目的.

考虑相关性的多元输出仿真模型验证方法

复杂仿真模型一般具有多个不同类型且带有相关性的输出,现有验证方法存在变量信息缺失、变量相关性度量不准确等问题.为此,提出基于变量选择和概率分布差异相结合的多变量仿真结果验证方法,考虑不确定性的影响,对选取到具有相关性的多个变量进行联合验证.首先,引入分形维数和互信息方法对多元异类输出进行相关性分析,提取相关变量子集.而后对相关变量子集中的各变量提取数据特征,进而计算各相关变量子集关于数据特征的联合概率分布,采用概率分布差异法度量仿真输出和参考输出联合概率分布的差异,并将其转化为一致性程度;在此基础上综合多个验证结果得到模型可信度.通过实例应用及对比实验,验证了方法的有效性.

基于改进灰色关联分析的火炮协调器仿真模型验证研究

为了更有效地验证火炮协调器仿真模型的准确性,提出了一种基于改进灰色关联分析的仿真数据一致性验证方法。此方法不仅综合考虑了序列曲线的相似性和相近性,还考虑了协调器工作过程中不同阶段对整体系统的影响。在建模过程中,根据Lagrange方程构建了火炮协调器的刚柔耦合动力学模型,并特别考虑了协调臂与耳轴间隙的影响。针对协调器工作的多个阶段,基于B型灰色关联分析对数据分段取权重处理,并提出了相应的改进方法。采用改进的灰色关联分析法对火炮协调器仿真模型进行验证,证明了此验证方法的有效性。改进的灰色关联分析能够全面、有效地检验火炮协调器仿真模型的一致性,从而提高验证的准确性,为火炮协调器性能的优化提供了有力工具。

基于分段特征提取的仿真模型结果验证方法

校核、验证与确认(verification,validation,and accreditation,VV&A)是保证仿真模型可信度的关键手段,其中模型验证是核心环节。针对导弹飞行仿真模型结果验证存在的参考数据不可获得、参考数据来源多样、专家验证主观性强等问题,提出一种基于时间序列分段特征提取的导弹飞行仿真模型结果验证方法。提出了一种综合的时间序列分段线性方法,由基于二阶导数提取趋势边缘点的线性分段算法和基于极值点优化的Top-Down线性分段算法两部分组成,以实现对导弹飞行仿真数据和参考数据进行有效的线性分段表示。基于上述分段结果,对各段时间序列的均值、方差、斜率等特征进行提取,以辅助专家进行验证,从而降低验证中的主观性;或者直接利用TIC系数法、动态时间规整(dynamic time warping,DTW)等方法进行客观的相似性分析。通过充分利用时间序列的分段特征,可实现各种情形下的导弹飞行仿真模型结果验证。通过一个导弹模型结果验证案例演示了所提方法的可行性和有效性。

基于改进灰色关联分析的仿真模型综合验证方法

灰色关联分析是仿真模型验证最有效的方法之一,但基于常规灰色关联分析进行仿真模型验证时存在着未考虑数据序列数值间的接近程度、给出的处理1组飞行试验序列与1组仿真实验序列的灰色关联度与靶场实际问题不符、无法获得模型的整体性能评价等问题,会引起决策风险较大。为此,提出一种基于改进灰色关联分析的仿真模型综合验证的方法。在灰色关联系数的计算中引入数据距离,从而使灰色关联度的计算值综合了时间序列几何形状的相似性和数值距离的接近性两个属性,提高了仿真模型验证的准确性。通过概率和计算能够处理1组飞行试验数据和多组仿真实验数据的关联分析问题,从而融合了试验过程的随机因素,在小样本飞行试验条件下充分利用了仿真实验信息,提高了仿真模型验证的可靠度。对不同的实际飞行试验样本赋予不同的重要性权重,从而得到仿真模型的整体性能评估。同时给出具体的基于改进灰色关联分析模型综合验证的操作过程,并证明改进灰色关联度模型满足灰色关联定理及相关性质。通过实例分析验证了该方法的合理性和有效性。

机械产品设计工艺仿真标准验证模型指标体系构建方法

为搭建基于标准验证模型的机械产品设计工艺仿真标准验证平台,其关键技术在于标准验证模型的建立,而合理全面的指标体系是建立标准验证模型有效性和适用性的基础。在分析关联指标与选取要求的基础上,通过对指标体系中指标树和指标权重等方面进行设计,建立起科学严谨的标准验证平台。

基于事件图的离散事件仿真模型并行检验方法

非形式化仿真模型验证方法易受主观因素的影响且具有不完备性,而传统的形式化模型检验方法由于受到状态空间爆炸问题的影响,很难处理大规模的仿真模型.并行模型检验方法以其完备性、高效性已经在工业界中得到了成功的应用,但是由于涉及到形式化规约、逻辑学以及并行计算等多项技术,应用难度较大.针对上述问题,提出了基于事件图的离散事件仿真模型并行检验方法.该方法首先对事件图在模型同步方面进行了扩展,给出了扩展事件图的形式化定义、语法及语义;然后将扩展事件图模型转换到分布并行验证环境的DVE模型,成功地将并行模型检验方法应用于仿真模型验证领域.该方法使得仿真人员无须学习新的形式化验证语言就能采用并行模型检验方法对仿真模型进行形式化验证,可降低模型并行验证的难度,从而有效提高模型验证的效率和完备性.实验结果表明了该方法的有效性,有利于扩展并行模型检验方法在仿真领域中的应用.

某控制系统模型可信度验证分析

随着建模仿真技术日益广泛的应用,仿真模型结果的可信度备受关注。因此,必须对仿真模型进行可信度分析。有些模型的真实参考数据不能满足时间序列一致性的要求,即真实数据与仿真数据的采样点间隔不一致、起始点不一致等,对于这种情况,传统的可信度分析方法就不适用。为了对上述情况的仿真模型进行可信度分析,提出一种基于函数型数据相关的仿真模型验证方法。该方法将函数型数据相关分析的思想引入模型验证中,不要求输出数据具有时间序列一致性。通过对某舵机模型应用上述方法进行可信度分析表明,上述方法可以完成在不具备时间序列一致性情况下的模型验证。

仿真科学的研究

仿真学科是一门正在蓬勃发展的综合性学科,近年来在国民经济的各个领域均得到广泛应用。从仿真建模与模型验证方法、仿真支撑系统和仿真应用工程3个方面论述了仿真学科的主要研究内容,通过实例阐述了仿真学科与其他相关学科新技术相结合而带来的新的技术飞跃,并展望了仿真学科的发展方向。

基于多智能体深度强化学习的大规模交通信号灯控制模型研究

针对基于最长队列优先配时算法的大规模交通信号灯协同控制模式存在的诸多不足,提出了一种基于多智能体深度强化学习的大规模交通信号灯控制模型。首先形成融合经验学习集和实践应用集的高度动态复杂路段交通运行态势经验池;然后利用深度长短期神经网络建立时间正序下的大规模交通信号灯与多智能体之间的物理映射关系;最后利用深度确定性策略梯度算法实现复杂路段大规模交通信号灯最优协同控制。对模型开展了典型需求场景下的仿真验证及应用实践定量分析,验证分析结果表明模型可以大幅度改善高度动态复杂路段交通疏导的效率,正常交通流下复杂路段交通疏导平均等待时间降低27.82%,正常交通流下复杂路段交通疏导平均队列长度降低31.19%。

拥堵程度时变的随机路网可变元胞传输模型

为了描述拥堵程度时变的随机路网,提出了一种新的可变元胞传输模型。该模型是以路网各车道为基础,将各车道分为车道元胞和交叉口元胞。同一车道的两个元胞"此消彼长",相互作用。分别建立两种元胞模型,将车道元胞的平均车速和交叉口元胞拥堵程度作为模型输出。根据模型输出结果判断各车道元胞和交叉口元胞的拥堵程度。为描述路网的随机特性,建模及仿真数据的设置增加了路网的随机性。仿真结果表明:路网中各车道元胞和各交叉口元胞的拥堵程度时变,提出的可变元胞传输模型能够描述路网的随机性。

基于改进深度强化学习算法的电网缺陷文本挖掘模型研究

为提高电网缺陷文本的感知深度与泛在性,改善典型仿生智能算法处理低价值密度、多维波动非线性、动态迭代更新属性下的电网海量文本缺陷特征感知问题时存在的异构泛在性较差、动态感知策略同步效能滞后、缺陷文本划分密集且生成困难、样本效率与迭代次数失衡、异构数据输入下的模型性能下降严重等固有弊端,提出了一种基于改进深度强化学习算法的电网缺陷文本挖掘模型。借助国家电网公司全局数据中心,构建非结构化的电网缺陷文本数据池,引入深度学习多维感知电网缺陷文本特征,实现缺陷文本的语义框架自构建,引入强化学习实现缺陷文本自主识别决策,并把当前收益(语义槽)和未来收益反馈给环境(隐性知识)模拟策略网络,在有限马尔科夫决策过程中引入多重Q网络机制实现知识地图的自生成,进而实现本体字典自动完善。以南方电网贵州电网有限责任公司数据管控中心为效能评价载体,基于谷歌的Tensorflow 1.2.1和Open AI的Gym 0.9.2环境开发了可视化验证环境并对模型进行了实证分析,仿真验证结果表明本文所提模型可以在较短的时间内处理低价值密度、多维波动非线性、动态迭代更新属性下的电网海量文本缺陷特征感知问题,在深度泛在性、感知自主性、决策准确性、异构数据输入下的模型容错性等方面具有明显优势。

基于可信度优化的仿真模型参数估计方法

针对已知仿真模型参数取值范围而难以确定其精确取值的问题,在仿真模型验证工作的基础上提出了基于可信度优化的仿真模型参数估计方法.首先,在仿真模型上开展拉丁超立方试验,并评估得到每个试验点下的仿真模型可信度;然后,将所有试验点下的仿真模型参数和可信度作为训练样本,采用支持向量机得到仿真模型参数与可信度之间的关系模型,由此将动态的仿真模型可信度优化问题转变为静态的函数优化问题;最后,基于遗传算法得到使得仿真模型可信度最优的参数取值,即为仿真模型参数的估计值.在应用实例中,该方法有效地确定了某导弹导引系统仿真模型参数取值.

单站多普勒跟踪定轨的优化算法

由于低轨道小卫星应用的日益广泛 ,在轨卫星数目的迅速膨胀 ,对传统的多个地面站相互协调管理卫星模式提出了挑战。小卫星的低成本特性必然要求存在与之相应的地面站设施降低复杂性、降低成本。本文针对当前已提出的单站多普勒定轨方案 ,进一步研究了多普勒定轨的有关方法 ,提出和建立了多普勒定轨的优化算法与模型。