优化自适应灰色预测模型及其在导弹故障预报中的应用

导弹武器的特点导致了无法利用大量的试验数据对其进行可靠性的预测和评定,因此文章引入灰色系统理论来解决小量数据预测问题.通过对灰色模型建模的机理进行了深入的讨论,得到了导弹贮存可靠性的预测模型,并根据导弹储存周期长的特点,引入自适应方法对其预测模型进行优化.按照优化自适应灰色预测模型和基本模型对导弹惯性器件进行贮存可靠性的预测,证实了优化自适应模型的预测精度高于基本模型预测结果,预测的长期效果也能达到良好的效果.     

灰色预测模型在反舰导弹靶试数据分析中的应用

在导弹飞行末段遥测信号缺失的情况下，采用灰色预测模型对导弹飞行末段的运动参数进行数据重现是一种较为可信的方法．本文以某反舰导弹靶试数据为例，应用灰色预测模型对导弹靶试时刻的运动参数进行预测，并对导弹的弹着角进行了评估．     

IGWO-SVM在火控系统故障预测中的应用

炮控箱是炮控系统的综合控制部件,与炮控系统的各个部件都有关系,对其进行故障预测至关重要。针对炮控系统测试信号成分复杂、数据量少的问题,提出一种基于DLH搜索策略改进的灰狼算法优化支持向量机的模型预测方法。对采集的原始数据进行灰色关联度分析处理,实现对原始数据参数的约简,选出灰色关联度较高的属性参数构建数据集;采用DLH搜索策略改进的灰狼搜索算法优化支持向量机的参数,对数据集进行训练,实现对测试集的故障预测。实验结果表明,该方法在炮控系统故障预测中,能够提高对处理后数据集预测的准确率,可以对火控系统的维护、维修和更换提供依据。     

基于灰色关联度分析法的飞行控制系统故障原因分析

将灰色系统理论的灰色关联分析法应用于飞行控制系统故障原因的分析,通过分析,建立了根据关联度大小来快速定位飞行控制系统故障的有效方法。     

一种改进的灰色BP 神经网络预测模型

为提高灰色GM(1,1)模型的预测精度和BP 神经网络的映射能力,提出一种改进的灰色BP 神经网络预测 模型。通过分别对灰色系统理论和BP 神经网络2 种模型进行改进,再串联组合成新的预测模型,并结合实测数据 进行仿真试验。结果表明：改进后的模型能兼具二者优点,预测精度有较大提高,相对误差减小,运算速率更快。     

应用改进灰色预测模型进行装备修理费用预测研究

由于装备修理活动对承修方和托修方的严重信息不对称，托修方会采取各种方式希望获得尽可能多的修理费用信息，装备修理费用预测是一种很好的途径。本文分析了我军装备修理费用数据信息的特点，引入灰色预测模型进行预测，并对模型进行了改进，提高了预测精度。     

灰色系统理论在故障预测中的应用现状及其发展趋势

灰色系统理论自提出以来便迅速得到推广并应用于各个领域,它是在少数据不确定性背景下处理数据、分析现象、建立模型并预测事物发展趋势.介绍了灰色系统理论在故障预测方面的应用,通过一个典型应用的实例阐述了灰色预测模型的理论基础及建模方法,并在此基础上分析了灰色预测理论在故障预测技术领域的应用现状及各自优势和缺陷.对其在装备系统故障预测技术领域的应用趋势进行了探讨.     

基于灰色模型的艇载导弹测试电源系统故障预测

针对艇载导弹测试电源系统故障分析问题,提出一种基于灰色模型的艇载导弹测试电源系统故障预测方法。为了提高导弹地面电源的工作效率,从分析历史检测数据入手,采用灰色理论的分析方法,建立了适合导弹地面电源故障时间预测的 GM(1,1)模型,详细阐述了模型检验的方法,并通过实例清晰地说明了模型运用和检验的具体步骤。数据检验结果表明：该故障预测模型不但能够较好地模拟历史灾变数据,而且其预测的故障时间与实际情况相吻合。     

灰色神经网络在空舰导弹寿命预测中的应用研究

结合灰色理论与BP神经网络建立了灰色神经网络组合预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合.利用三种灰色模型及灰色神经网络模型对某型空舰导弹某电子设备的失效时间进行预测,研究结果表明灰色神经网络预测效果明显优于灰色模型,是一种实用的且精度较高的预测方法.     

基于粗糙灰色预测的装备维修资源需求预测模型

面向装备维修资源保障任务,首先采用粗糙集理论,通过属性约简算法,简化装备维修备件资源消耗影响因素,在此基础上利用灰色预测模型,对基于虚拟仓储的装备维修资源需求进行预测,通过与单一的灰色预测方法结果相比较,将粗糙集与灰色预测模型相融合的方法应用于装备维修备件资源预测的结果可靠、信息准确,并且预测值与实用值的相对误差和绝对误差很小,达到了准确预测的效果;从而验证了此模型与算法的有效性,为信息化战争中提高装备维修备件资源保障功能提供理论与方法支持。     

基于小波网络观测器的飞控系统故障诊断

选择Mexican hat小波为神经元的作用函数构造了一个小波神经网络．用此网络对某型飞机飞控系统中的作动器进行系统辨识并对三种典型作动器故障进行诊断，仿真结果表明该小波神经网络对这三种诊断能力均强于传统的BP神经网络。     

基于灰色理论的Gadget天气预报系统的设计与实现

随着Gadget桌面应用的不断增加,如何更好地利用Gadget为计算机用户的工作和生活服务逐渐成为一个研究热点。对Gadget的基本原理和实现技术进行了分析,在此基础上利用灰色系统建立GM（1,1）预测模型,用于预测未来3～5天的日均值最高气温和日均值最低气温,并对预测模型进行了精度检验,实验结果表明本模型的预测精度较为良好。     

超低空空投故障状态下模糊飞行控制

针对运输机超低空空投时的飞行安全问题,对空投时飞机的纵向姿态控制律进行研究。通过选取适当的坐标系,从牛顿矢量力学出发,推导了空投过程中货物在机舱内移动时飞机纵向运动的数学模型,分析了货物的运动方程并考虑了货物因机构故障被卡死的意外情况;并基于智能控制理论,设计了模糊控制律,对空投过程进行了无控条件和模糊控制下的仿真。仿真结果表明:该模糊控制器能够有效抑制货物出舱出现故障时对运输机姿态的影响,具有良好的控制效果。     

直接力/气动力复合控制拦截弹的飞行控制系统设计

推导了气动力与力矩式直接力复合控制拦截弹弹体的数学模型，用气动力控制与直接力控制并行的方式初步设计了拦截弹的飞行控制系统．最后推导出复合控制拦截弹的飞行控制系统的传递函数，并分析了拦截弹分别采用复合控制和空气动力控制时的飞行控制系统时间常数。在此基础上进行拦截弹末制导精度的仿真．验证了复合控制方式比气动力控制更为有效。     

基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波（ACKF）算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。     

小型无人机飞行控制系统设计及验证

为提高小型无人机的自主飞行能力,对全流程自主飞行控制系统的设计进行研究。以某小型固定翼无人机作为研究平台,设计控制系统及制导系统,在航迹跟踪控制模态中引入侧向偏离速度量,并进行试飞场景设计及试飞验证。结果表明：该系统能提高航迹跟踪的快速性和精度,其控制律及制导率是正确、实用的,在提升无人机自主控制等级的同时能为自主编队控制等相关技术做好前期准备工作。     

基于新息灰预测的导弹遥测参数预测算法研究

为了在导弹飞行中判决导弹故障,建立基于新息的灰预测算法。利用GM(1,1)模型的每一个预测值替换掉最老的一个信息,以实现新陈代谢,然后再以补充了新信息但序列长度不变的预测序列对反映导弹工作状态的遥测关键参数进行实时预测。通过Matlab仿真软件对原有GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型进行分析比较,验证了改进后GM(1,1)模型预测精度比较高,易于实现,适合导弹故障的实时预测。     

基于LPC2138的空中机器人飞行控制系统设计与实现

研究了基于嵌入式微控制器LPC2138的空中机器人飞行控制系统的设计与实现技术。在阐述了飞控系统功能要求的基础上。介绍了作为飞控计算机的微控制器LPC2138的功能,进而详细说明了飞控系统硬件平台的设计原理。给出了飞行控制系统的控制策略,阐述了飞行控制软件的工作过程。经过多次地面试验和空中试飞,表明本系统的设计是合理和可靠的,能够完成预期的飞行控制任务。     

控制系统故障模式及特征分析

分析了常见的故障分类方法.针对当前故障分类模糊,故障信息融合诊断方法适用范围界定困难等问题,从故障诊断的需要出发,将故障划分为单现象故障、多现象故障和未知故障.分析了一些典型控制系统故障模式,根据时间属性的不同,将故障特征划分为功能型特征、指标型特征和过程型特征,为故障信息融合诊断方法研究奠定了基础.