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基于粗糙集和熵权以及改进支持向量机的导弹备件消耗预测 总被引:1,自引:1,他引:0
在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和WLS-SVM的基本原理,并改进了APSO的搜索方式和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的加权方法;建立了基于RS、EW法和自适应粒子群优化WLS-SVM的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。 相似文献
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为克服传统维修决策的弊端,对基于状态的维修现状进行分析,在剖析传统状态维修决策过程的基础上,提出基于马尔科夫的动态状态维修决策模型,并对决策流程进行规划,分别对装备各主要部件进行分析,通过维修次数和使用时间等要素建立马尔科夫预测模型,预测各部件故障时间,通过判定规则得到维修决策结论。算例显示,该方法具有适用性和有效性,可为装备状态维修决策提供依据。 相似文献
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针对传统可靠性分析方法难以描述冗余系统共因失效的问题,从两个角度提出了基于动态贝叶斯网络的共因失效建模方法:将冗余系统单一元件失效过程分解为独立失效过程和共因失效过程,构建了基于失效过程的共因失效分析模型;将冗余系统作为基本事件,根据状态转移关系构建了多元件失效动态贝叶斯网络模型。以某控制单元为例,以元件独立失效率、共因失效率和维修率为输入,引入不完全故障覆盖因素,确定了冗余系统在无维修和有维修条件下可靠度随时间的变化趋势。仿真结果表明,两个模型的可靠度曲线具有相同的变化趋势,模型2可以作为模型1的近似估计。为了降低或者消除共因失效事件的发生,设计了不同的加速寿命试验方案,试验结果表明,增加冗余元件之间的差异性是个可行的办法。 相似文献
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针对复杂装备早期退化状态难以识别的问题,提出一种将相关向量机(RVM)和Dezert-Smarandache 理论(DSmT)相结合的多特征融合决策识别方法;该方法首先分别采用时域分析法和时频域小波包变换法对装备的状态特征进行提取;之后将状态特征向量输入RVM模型中完成对状态属性的判定并获得各种状态模式的基本置信度分配;最后依据DSmT的PCR6规则对含有冲突信息的多个识别结果进行决策融合,得到早期退化状态的最终识别结果;在对某航空机电设备的实例应用中表明,该方法可以有效地解决信息高冲突条件下的早期退化状态识别问题,结果可靠准确。 相似文献
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从测试数据分类出发,主要针对模拟量参数进行数据处理,对数据进行清洗、合成与整理,解决了数据冗余问题;对数据进行归一化处理,解决了数据种类、量纲不统一问题;运用改进的时间序列算法对缺失数据进行填充,解决了测试数据不完备问题;采用主成分分析法提取状态评估关键参数,解决了参数众多、测试次数累积造成的维数灾难问题。算例证明,经过处理后的装备测试数据更加完备规范,可有效应用于装备状态评估。 相似文献
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浅谈导弹武器系统保障性参数体系 总被引:1,自引:0,他引:1
保障性已成为影响导弹系统效能的一个重要因素。选择合适的保障性参数是使导弹武器系统具有良好保障性的前提,介绍了保障性和保障性参数的函义,对保障性参数进行了分类,探讨了导弹武器系统的保障性参数体系。 相似文献
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针对某型导弹故障测试数据的部分缺失问题,提出一种基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法。在ROUSTIDA算法的基础上,根据决策属性值将不完备决策系统划分为各个决策子系统,考虑不同决策子系统中相似对象对决策规则的影响,选择同一决策子系统内最相似的对象来填补条件属性缺失值,并通过实例进行验证分析。结果表明:该算法在一定程度上能降低计算的复杂性、提高填补率,并能有效解决ROUSTIDA算法可能存在的决策规则冲突问题。 相似文献
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