动态环境下的多UCAV协同任务分配研究

战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得预先制定的无人作战飞机任务分配方案不能满足动态战场环境中的实时性要求。考虑到无人作战飞机的差异、目标的差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多无人作战飞机协同目标分配问题的数学模型。针对多无人作战飞机协同控制中的动态任务分配问题,提出一种改进的混合重分配策略,从任务层次上解决了多无人作战飞机的动态任务分配问题,在此基础上提出了混合细菌觅食算法,并用该算法在动态环境中为无人作战飞机进行合理的任务分配,通过仿真实验和分析表明混合重分配策略和混合细菌觅食算法的有效性。     

基于ISA95的装配过程数据分析方法

针对日益增长的海量制造和装配数据,提出了一种基于ISA95对象模型的数据仓库分析方法.总结了装配过程数据的特点,提出基于ISA95对象模型的装配数据分类方法.将装配数据分成4种主要类型,分析了各类数据之间的潜在关系,建立质量主题和计划主题的数据仓库模型,应用该方法实现了航空发动机装配过程质量数据的分析.     

基于遗传算法的多UCAV动态任务分配研究

为了使多无人作战飞机在复杂多变的动态战场环境下协同性、实时性更优,文章针对多无人作战飞机动态任务分配问题建立了一种扩展的多目标整数规划模型,同时设计了基于模糊集隶属度的混合重调度方法,并采用遗传算法进行求解;对无人作战飞机失效和出现新目标两种动态情况进行仿真实验,与完全重调度进行对比,得到基于模糊集隶属度的混合重调度方法在效率及稳定性方面明显优于完全重调度,说明设计的混合重调度方法及模型在解决多无人作战飞机动态任务分配问题上的有效性。     

基于相对主元分析的飞控系统故障诊断

介绍了相对主元分析算法及其在故障诊断方面的应用。并利用该方法对飞控系统中作动器卡死故障进行检测和定位,仿真实验表明,该算法对作动器卡死故障能够准确识别和定位。     

改进粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构,命名为多阶段多子群粒子群算法（Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO）,该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变,将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度。仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势。     

基于混合细菌觅食算法的多目标优化方法

针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向性操作的更新机制,将所求得非劣解的拥挤度作为寻优迭代过程中最优值的选取条件。与细菌觅食算法和NS-GA-Ⅱ算法的仿真结果表明,在对多目标测试函数ZDT1～ZDT4和ZDT6的求解过程中,该算法不仅能提高精度和快速地得到Pareto解集,并能有效地保持所求最优解的多样性。     

一种新型的多阶段任务系统可靠性分析方法

针对多阶段任务系统难以确定阶段间的状态转移关系及转移率的问题,提出一种新型的多阶段任务系统可靠性分析方法.通过将可变结构与可变成功标准问题分解为6种标准情况,实现了模型的通用化,解决了确定阶段间的状态转移关系问题.通过引入随机阶段间隔这个概念,使此算法既可以用来处理固定的阶段周期,同时又可对随机的阶段周期进行处理,解决了确定阶段间的状态转移率的问题.最后,通过对一个实例的计算和比对说明了算法的计算过程,证明了算法的有效性.     

基于半马尔可夫过程容错导航系统可靠性分析的化简

在容错导航系统中,当采用序贯的方法进行故障检测或者对系统的某些参数采用滤波以后,可以利用半马尔可夫过程理论分析系统的可靠性。本文应用具有时间尺度的半马尔可夫极限定理,对容错导航系统半马尔可夫可靠性分析过程进行了化简,减少了计算量,简化了计算过程。     

基于免疫粒子群算法的多UCAV协同任务分配

任务分配问题是多UCAV协同控制的关键和有效保证。综合考虑问题的多规划指标和多类复杂约束条件,建立了基于多目标整数规划的协同多任务分配模型。通过模拟生物免疫系统的免疫特征和运行机制,并将粒子群优化作为算法的局部搜索算子,设计了一种适用于问题求解的免疫粒子群算法,使算法同时具有人工免疫算法种群多样性好、粒子群优化局部搜索能力和进化方向性强等特点。仿真实验表明该方法具有良好的优化效果和时间特性,可较好地解决多UCAV协同任务分配问题。