一种光电跟踪平台共轴控制的目标运动滤波方法

目标运动估计是光电跟踪平台实现共轴控制的核心。针对目标运动的滤波精度问题,提出了基于灰色预测模型和卡尔曼理论的目标运动融合滤波方法。利用少量前几个时刻的目标运动数据实时在线建立灰色预测模型,替代标准卡尔曼滤波的目标状态预测方程,避免了需要预先假定目标运动数学模型而引起滤波误差的弊端。进一步对灰色模型预测值和融合滤波估计值的残差序列,构建残差在线预估模型;利用残差预测值对灰色预测模型进行实时修正,有效地提高了灰色模型的预测精度,改善了融合滤波的效果。仿真实验验证了灰色模型在目标运动预测中的有效性。实验结果表明：残差修正策略将灰色模型预测精度提高了60%;与其他滤波方法相比,提出的融合滤波方法具有更好的滤波效果及更准确的目标运动估计。     

改进灰色残差模型在航迹预测中的应用

为了提高航迹预测的准确度,加强对来袭目标的打击效果,提出一种改进灰色残差模型对目标航迹进行预测.该方法将灰色GM(1,1)模型与支持向量回归机相结合,通过对原始航迹数据建立灰色模型得到预测值以及残差序列,提出的改进残差模型运用支持向量回归机非线性拟合的能力对预测值进行修正,在一定程度上克服了GM(1,1)模型的缺陷,使模型预测结果的精度得以提升.分别使用灰色GM(1,1)模型、灰色残差GM(1,1)模型、改进灰色残差GM(1,1)模型3种方法对同一航迹进行预测并对预测的结果进行对比.计算结果表明:该改进模型在航迹数据变化较大的情况下能够较为精确地对航迹进行预测,有较高的理论和实用参考价值.     

高阶残差修正GM(1,1)区间预测模型及其应用

提出了一种Markov高阶残差修正GM(1,1)区间模型,在GM(1,1)模型的基础上对拟合数据残差项的绝对值运用Markov模型进行数据拟合,通过将残差项叠加的方式逼近数据真实值.根据残差项的正负状态构建了预测区间,并通过数值模拟论证了预测区间的适用范围与合理性,运用Markov模型对预测区间进行了修正和改进,给出了Markov高阶残差预测区间的表达式.分析结果表明,模型弱化了灰色发展系数的取值条件,并且计算修正残差的阶数越高,预测区间结果可靠性越高,避免了根据概率大小选择预测结果所产生的预测风险,提高了预测结果的可靠性.     

一种用于装备维修器材消耗预测的灰色残差修正模型

装备维修器材的使用管理过程中常受多方面因素影响,致使器材消耗量数据离散程度较大,现有的灰色预测方法难以有效处理。为此,提出了一种灰色-马尔柯夫残差修正器材消耗模型,通过消除传统方法对残差信息的掩盖性来获得更精准的预测结果。将该模型应用于某型舰船的某种维修器材消耗量预测,预测精度有了较明显提高,并较真实地反映了维修器材的消耗规律。     

基于支持向量机补偿的灰色模型网络流量预测

针对网络测量与控制技术中提高流量预测准确性的问题,提出基于支持向量机残差补偿的灰色模型网络流量预测模型。该模型采用灰色模型进行趋势预测,支持向量机进行残差序列预测,实现残差补偿。实验结果表明:该模型具有预测模型样本小,预测精度高等优点,适合于网络流量预测。     

液体火箭发动机点火初期推力参数预测

为寻找快捷有效的液体火箭发动机健康监控方法,采用了灰色模型GM(1,1)模型及残差修正方法对某型液体火箭发动机点火后初期推力进行预测,预测精度与实时性能指标都比较好.为进一步提高精度指标,采用无偏灰色模型UGM(1,1)进行预测,取得了良好的效果.结果表明,灰色理论通过修正可以应用于液体火箭发动机状态监测与预报中,且效果好.     

基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法

针对多模复合导引头在多目标航迹交叉时,采用常规航迹关联算法易出现航迹关联错误的问题，提出一种基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法。根据航迹关联问题特点对灰色关联度计算进行修正，以航迹间的灰色关联度构成灰色关联矩阵；通过两级航迹关联判别对灰色关联矩阵进行修正，分别从航迹的整体态势相似度和航迹当前一段时间内的局部特性进行航迹关联判断，得到航迹间的最终灰色关联度；以灰色关联度最大值准则得到航迹关联对。仿真实验结果表明:在航迹交叉以及目标释放干扰使得传感器航迹数据发生错误时，该算法依旧可以正确地进行航迹关联判决。     

基于数据融合和改进新陈代谢不等间距GM(11)模型的导弹装备故障预测

针对导弹装备故障预测中存在数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、数据量小等问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出一种基于数据融合和改进新陈代谢不等间距灰色模型（AMUGM(1,1)）的预测方法。建立改进初始值选取和背景值构造的不等间距灰色模型,并通过残差修正和新陈代谢相结合的方式对模型进行优化;基于加权思想提出了隶属度加权法,以确定各模型的隶属度权值;根据隶属度权值和AMUGM(1,1)模型建立特定个体的故障预测模型。实例仿真验证了该方法的有效性。     

基于时间连续灰色Markov模型的维修器材需求预测方法研究

运用时间连续且状态离散的灰色Markov过程模型,对装备维修器材的需求量进行了预测。根据装备维修器材消耗历史数据的变化幅度和数据的分布情况来划分状态区间。由各区间状态的转换情况得到Markov模型状态间的一步转移概率,论证与运用Kolmogorov微分方程求解各状态概率的时间函数并建立状态概率预测式,根据预测状态的概率值确定了灰色预测值的定位系数并求解预测值。算例分析表明,在预测维修器材需求量数据时,灰色Markov改进模型的预测精度较GM(1, 1)模型、一般灰色Markov残差修正模型以及时间离散灰色Markov链预测模型有了稳定提高,证明了该模型的有效性和实用性。     

火炮身管烧蚀磨损的灰色预测模型

为了准确地获得火炮身管烧蚀磨损量变化情况,根据火炮在发射过程中的膛内特性,分析了火炮身管的烧蚀磨损规律,利用灰色系统理论,结合灰色Verhulst模型特性,提出了一种火炮身管的烧蚀磨损量的预测模型,并在传统的灰色Verhulst模型基础上进行了预测模型的优化。通过对某型火炮身管烧蚀磨损量的数据验证及对比,证明了优化灰色Verhulst模型的准确性,为火炮在实际应用过程中的身管烧蚀磨损的准确预测及火炮身管寿命的判决提供了一种可行的求解方法。     

基于改进灰色马尔可夫链的电传动装甲车辆负载需求功率预测

为解决电传动装甲车辆负载需求功率预测精度偏低的问题,提出一种基于改进灰色马尔可夫链的组合功率预测方法。采用改进灰色预测方法和马尔可夫链预测方法对负载需求功率中的主体功率和残差功率进行预测,并在每个预测时刻将两种功率预测结果进行代数相加,建立改进灰色马尔可夫链组合预测方法。仿真结果表明：该负载需求功率组合预测方法相对于传统单一预测方法,能够较好地预测负载功率的强随机性变化特征,准确预测负载需求功率的变化趋势,预测精度最高提升了16.49%,可为后续能量管理策略提供有效参考信息。     

基于灰预测模糊PID的随动系统负载模拟器力矩控制研究

为了抑制多余力矩的幅值,提高随动系统负载模拟器加载力矩的控制精度,提出了一种基于灰预测模糊PID的力矩控制器。由灰模型根据力矩传感器测量数值序列的变化趋势,预测加载力矩的未来数值,并以此预测值作为力矩控制器的运算依据。力矩控制器在大误差时采用Bang-Bang控制,小误差时采用模糊PID控制;同时引入伸缩因子,根据误差大小动态调整输入变量的论域,以增强模糊控制器的控制能力。仿真分析和实验结果表明,与传统的PID控制相比,所提出的控制策略能够将多余力矩的幅值进一步削弱接近1/2,可以用于随动系统的动态力矩加载控制。