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结合战时装备保障实际情况和战损装备抢修任务特点,分析了现有战损装备抢修任务指派模型的特点及不足.依据紧急程度对战损装备抢修任务进行分类,建立了不同紧急度对应的装备抢修任务指派模型,重点是利用蚁群算法对模型进行求解.最后通过某装备保障想定的实例进行了验证,结果表明该算法操作简单、切实有效,能有效实施战损装备应急抢修任务的指派,在装备保障智能决策系统中有较好的应用前景. 相似文献
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一种维修性神经网络模型 总被引:4,自引:0,他引:4
运用神经网络的BP算法建立了系统的维修性模型,结合一实例验证了模型,效果较好。 相似文献
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基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter,PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。 相似文献
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