基于本体论与贝叶斯式网络的舰炮武器系统故障诊断方法研究

针对舰炮武器系统在故障诊断过程中存在不确定性以及新故障知识不易添加的问题,提出了一种将本体论与贝叶斯网络相结合故障诊断方法。利用本体的知识表示方法建立关于舰炮武器系统的本体模型,然后将此模型转化为贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络进行舰炮武器系统故障方面的不确定性推理。利用此方法可以有效解决舰炮武器系统复杂故障现象问题。     

基于贝叶斯网络的防空目标攻击意图评估

针对舰艇编队防空中的敌方目标攻击意图评估多属性决策问题,研究了基于贝叶斯网络的敌方目标攻击意图评估方法。论文介绍了贝叶斯网络基础、目标攻击意图多属性因素,建立了敌方目标攻击意图评估贝叶斯网络模型,并给出了条件概率表和推理决策流程。利用贝叶斯网络进行目标攻击意图评估能够很好地结合专家经验知识处理不确定性信息和不完备数据集,并能够比较准确地反映敌方目标攻击意图。仿真试验分析表明了论文方法的有效性,这将为实际海战防空辅助决策提供理论指导。     

基于语义的船舶行为动态推理机制

为实现对船舶行为的深入挖掘,建立船舶行为模型,根据模型需求引入语义模型和动态贝叶斯网络,形成基于语义的船舶行为动态推理机制。使用语义网络实现复杂态势下船舶行为领域知识的形式化描述与共享;将语义网络结构转换为动态贝叶斯网络结构并采用水上交通大数据进行参数学习;使用动态贝叶斯网络推理不确定性信息,挖掘深层次的船舶行为和事件。基于长江渡船靠离泊行为的实例验证表明:该船舶行为动态推理模型能准确地识别并预测船舶的动态行为,实现船舶行为的辨识与预警。     

基于动态贝叶斯的船舶中央冷却水系统状态推理

针对船舶中央冷却水系统日益复杂、处理这类信息时存在很大不确定性的问题,将动态贝叶斯网络运用于复杂管路系统的检测与控制中。通过全面分析某型船舶中央冷却水系统各个部件之间的相互关系以及评估参数,建立系统的动态贝叶斯网络模型,运用BK算法对系统的运行状态进行推理。使目标节点的各个特征因素以及不同时间片同一特征因素相互修正,克服系统检测时不确定性、数据不完整和主观性。通过仿真表明,动态贝叶斯网络在不确定环境和数据缺失的情况下可以考虑时间的因素进行有效的状态推理并实现有效的控制。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

基于动态贝叶斯的船舶中央冷却水系统状态推理

针对船舶中央冷却水系统日益复杂、处理这类信息时存在很大不确定性的问题，将动态贝叶斯网络运用于复杂管路系统的检测与控制中。通过全面分析某型船舶中央冷却水系统各个部件之间的相互关系以及评估参数，建立系统的动态贝叶斯网络模型，运用BK算法对系统的运行状态进行推理。使目标节点的各个特征因素以及不同时间片同一特征因素相互修正，克服系统检测时不确定性、数据不完整和主观性。通过仿真表明，动态贝叶斯网络在不确定环境和数据缺失的情况下可以考虑时间的因素进行有效的状态推理并实现有效的控制。     

基于任务可靠度的无人艇可靠性评估方法研究

针对无人艇的任务可靠性评估问题,对有人艇与无人艇的差异进行分析,进一步明确无人艇的任务剖面和可靠性评估的关注要点,并给出任务可靠性评估的方法,为无人艇复杂任务场景及环境下高效、低成本的可靠性评估提供了理论基础和技术支撑。     

基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估

依据电子战实际作战环境,以可代表性和可观测性为标准,选取电子战效果评估指标;提出基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理;推导了动态贝叶斯网络的推理算法;分析结果表明,动态贝叶斯网络能够综合目标不同的毁伤效果信息进行较为合理的评估;与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络无论在准确性上,还是在滤波平滑能力上都要优于静态贝叶斯网络,可以为指挥员提供有利可靠的决策支持.     

水面无人艇任务规划系统分析

水面无人艇因具有速度快、机动性高、自主性强等特点,在军事上具有十分广阔的应用前景。水面无人艇能在非结构化的、不确定性的海洋环境下完成任务,任务规划系统是其发挥效能的重要环节,一定程度上标志着无人艇的智能水平。对任务规划系统概念、发展现状、类型划分等方面进行研究,结合水面无人艇平台特点,探讨无人艇任务规划系统的研究难点与特点,并针对典型任务下的任务规划系统进行分析研究,对水面无人艇任务规划系统未来应用的发展方向进行了展望。     

基于区块链的无人艇编队协同通信技术应用研究

以无人艇为研究对象,引入当下热点的区块链技术并结合无人艇编队协同攻防作战场景,对编队协同通信需求及现有的不足进行分析,提出一种基于区块链的无人艇编队协同通信技术。利用区块链技术去中心化、不可篡改、亦追溯等特点,建立一种无人艇编队跨任务链架构,并对无人艇协同作战中的身份认证、信息交互、指挥与决策等应用场景开展流程设计,提高了编队信息传输的可靠性和准确性,为未来实现大规模的无人战场自治提供借鉴和参考。     

基于模型预测控制的无人艇VO避障

在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。     

舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法

针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型。采用联结树精确推理算法对冷却水系统的运行状态进行正向和反向推理。结果表明,贝叶斯状态推理方法在不确定环境下传感器数据缺失时相对常规的故障树推理方法更具优势,动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络具有更好的推理精度。     

一种用于群无人艇避碰的动态分组策略

为提高水面无人艇(Umanned Surface Vehicle, USV)的避碰能力,实现群水面无人艇之间的自主避碰,针对遵守国际海上避碰规则的无人艇提出一种动态分组策略的避碰方法。在群无人艇避碰的动态分组策略中,考虑无人艇的操纵特性,分析其几何位置关系,对遵守国际海上避碰规则的运动目标进行行为预测,利用交通流的特性,实现周边多个避碰目标的动态分组,同时使用凸包扫描算法扫描障碍物边界,进而达到简化避碰态势的目的。开展多种场景下的案例仿真和对比试验,结果验证上述动态分组策略在群无人艇避碰问题中的有效性,同时为设计、实现复杂环境下的群无人艇自主避碰系统提供有益的借鉴。     

基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估算法

贝叶斯网络是近年来人工智能领域最重要的研究成果之一，在具有不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。以贝叶斯网络及其推理机制为基础，主要研究了贝叶斯网络在辐射源威胁等级评估方面的应用。选取了部分影响因素，建立了基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估模型。最后通过一个计算机仿真实例验证了算法具有连续性和累积性，能够对辐射源威胁等级做出较准确评估。     

基于动态窗口法的无人艇局部路径规划

本文设计了一种基于动态窗口法的无人艇局部路径规划方法。首先建立无人艇运动学模型,结合艇体机动性能给出无人艇运动方程。然后根据无人艇在短时间间隔内能达到的速度设置搜索空间,进而组成动态窗口。在动态窗口中确定速度产生的安全轨迹,设置动态窗口法轨迹评价函数选出下一时刻无人艇航行的最优轨迹,并在Matlab中进行仿真验证。结果显示,本文所设计基于动态窗口法的无人艇局部路径方法可以有效结合水面无人艇运动学参数,并充分考虑避碰规则以及障碍物因子,在其趋向目标点的同时也有效躲避障碍物,提高水面无人艇的自主避障能力。     

基于贝叶斯网络的车辆目标功能毁伤评估模型

应用贝叶斯网络在解决不确定性事件方面的推理优势,根据车辆目标的毁伤特征分析建立了贝叶斯网络功能毁伤评估模型。在目标物理毁伤信息分析的基础上,通过实例演示了评估过程,验证了用贝叶斯网络进行功能毁伤评估的可行性与有效性。     

基于动态贝叶斯网络的无人船推进系统PHM技术

随着无人船系统复杂度的增加,对其进行故障预测和健康管理(prognostic and health management,PHM)的需求也随之提升。采用贝叶斯网络建立无人船的可靠性模型,并基于此开展无人船的PHM技术研究。主要探究贝叶斯网络模型在PHM方面的应用,包括利用动态贝叶斯网络进行预测故障,通过参数学习自动生成贝叶斯网络模型。以实验室开发的智能无人船为具体研究对象,针对其动力系统常见的故障点监测模式进行研究,并设计相应的在线监测方案。通过实时监测完整地表达无人船的健康程度,并开发了无人船的健康管理模型。对开发设计的健康管理模型进行实时性和准确性双方面评价,所研发的健康管理技术可以准确地还原无人船的故障分布情况,并快速响应做出故障预测,可以充分评估无人船在不同状态下的实际工作能力。     

高海况下无人艇回收过程动态特性仿真

无人艇在回收过程中会受到复杂海况及母船尾流的综合影响。因此,开展不同环境条件下无人艇回收过程动态响应特性及变化规律研究,对实现无人艇安全平稳回收具有重要意义。以某型无人艇为研究对象,建立无人艇回收动态仿真数值模型,并通过加载4级海况不规则波,研究无人艇回收过程动态特性。在此基础上,对比分析不同的相对航速、偏移距离对无人艇回收过程动态特性的影响规律。研究结果表明,标准工况下无人艇的回收满足航行稳定性、回收时的快速性和安全性要求。同时,在4级海况及尾流综合作用下,增加无人艇回收航速或增大无人艇与母船中心线偏移量时,无人艇的运动将出现较大波动,稳定性下降。在实际回收过程中无人艇的回收航速不能过高,与母船中心线之间的偏移距离应保持在一定范围内,确保无人艇运动幅值不超过安全极限,避免倾覆现象的发生。     

反导防御态势评估研究

在复杂战场环境下,对作战平台传感器系统获得的大量数据进行分析处理,实现数据融合具有重要的意义,态势评估属于数据融合中的高层融合,贝叶斯网络是一种不确定性推理工具,论文采用贝叶斯网络对作战平台反导防御进行态势评估研究,设计了反导防御态势评估模型。