胡雷刚
- 作品数：30 被引量：95H指数：5
- 供职机构：陆军航空兵学院更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金国家高技术研究发展计划中国人民解放军总装备部“十一五”预研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术兵器科学与技术电子电信更多>>
- 预测与健康管理系统保障效能模型扰动分析被引量：3
- 2020年
- 为定量化描述测试、保障系统的保障能力,提出了保障效能的概念,建立了保障效能评估模型,在评估指标分析基础上进行了保障效能扰动分析,最后以某无人机健康管理系统为例对保障效能模型和扰动分析进行了实例验证.
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- 关键词：预测与健康管理
- 专家系统支持下的故障诊断测试点优化配置方法
- 2009年
- 针对系统可测试性设计和故障诊断中的测试点选取问题,设计了专家系统支持下的测试点选取的优化配置策略。为此,建立了信号拓扑有向图并进行快速相关性建模,通过专家系统将可疑故障点定位到有向图网络的局部,简化相关性矩阵,提出最优故障诊断策略。专家系统支持下的测试点设计策略充分利用了故障特征,在尽可能少的步骤、时间内快速完成了系统故障检测与隔离。
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- 关键词：测试点故障诊断专家系统
- 基于随机遗传算法的并行测试任务调度研究被引量：5
- 2008年
- 针对并行自动测试系统开发中测试序列产生问题,提出了基于随机遗传算法测试任务调度方法,算法可以产生大量、高效的并行测试序列,解决了并行自动测试系统开发中的关键问题。文中首先对问题进行科学分析,得出并行测试任务调度是NP完全问题的结论;然后从算法原理、算法流程等方面对并行测试随机遗传调度算法进行了详细阐述;最后通过提高效率37.33%的实例验证了算法的高效性。
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- 关键词：任务调度并行测试
- 基于遗传神经网络的航空装备故障预测被引量：18
- 2011年
- 为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究。采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络。利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势。预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修。
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- 关键词：故障预测遗传神经网络遗传算法视情维修
- 多分辨率社团结构挖掘在故障定位中的应用被引量：1
- 2012年
- 由于战场环境下对武器系统自我修复与重构功能的需求,以及分布式系统结构的特殊性,使得分布式武器装备具有众多的功能节点及复杂的交联关系,对其进行快速故障定位已成为武器系统维修保障的重要研究内容。运用复杂网络理论对分布式系统建模,结合复杂网络社团性这一特点,提出了多分辨率模型映射的新观点,并以自律分散自动测试系统作为分析载体,运用多分辨率社团挖掘的方法,进行多分辨率故障回溯推理,为实现新型分布式武器系统的故障定位提供了新思路。
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- 关键词：复杂网络理论社团结构自律分散系统故障定位
- 基于联系度容差关系的不完备信息故障诊断
- 2013年
- 针对不完备信息条件下的故障诊断问题,研究了一种基于(α,β,γ)联系度容差关系的故障诊断方法.定义不完备诊断信息系统以描述不完备诊断信息,定义(α,β,γ)联系度容差关系以衡量对象间的同一、对立和不定关系;提出了基于(α,β,γ)联系度容差关系的属性约简方法,设计了基于最优同一度的不完备信息故障诊断方法;将该方法应用于管理控制计算机的故障诊断,实例验证了方法能有效处理不完备信息,显著提高了不完备信息条件下的故障诊断准确率.
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- 关键词：不完备信息故障诊断
- 并行测试任务可并行性分析与应用被引量：1
- 2008年
- 针对并行测试系统中不同UUT测试任务组的并行测试效率提高存在差异的现象,提出了测试任务的可并行性概念,以描述测试任务在并行测试过程中的固有属性;首先根据测试任务组的并行测试效率不同的现象,提出了测试任务可并行性的概念;然后给出了衡量可并行性的可并行度指标,用以定量地指导并行测试系统开发过程中仪器资源的配置;最后通过应用实例验证了可并行性概念的合理性、可并行度指标的实用性;建立的可并行性概念不仅丰富了测试领域的理论基础,对并行测试系统的仪器资源的配置也具有指导价值。
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- 关键词：并行测试
- 不协调信息的协调近似表示空间故障诊断方法被引量：8
- 2011年
- 针对不协调、不完备信息条件下的故障诊断难题,研究了基于协调近似表示空间的故障诊断方法。采用不协调诊断信息系统描述不协调故障信息,并将不协调诊断信息系统转化为协调近似表示空间,进而对其进行属性约简;设计了基于包含度的针对完备信息对象的故障诊断方法,采用向量补齐方法设计了针对不完备信息对象的协调近似表示空间故障诊断方法。最后,将该方法应用于航空发动机故障诊断,验证了该方法可有效处理不协调、不完备信息,显著提高了故障诊断准确率。
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- 关键词：故障诊断属性约简
- 应用随机微粒群算法辨识Hammerstein模型
- 2010年
- Hammerstein模型的辨识可以描述成参数空间的函数最优化问题,因此可采用微粒群算法(PSO)对参数并行寻优。针对基本PSO算法容易局部收敛的不足,引入随机操作以提高算法的全局搜索能力。随机微粒群算法(RPSO)在一定条件下能保证全局收敛,用于辨识Hammerstein模型能获得较高精度。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。
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- 关键词：系统辨识HAMMERSTEIN模型微粒群算法非线性系统
- 面向远程测试与支援的不完备信息粗糙群决策被引量：1
- 2013年
- 针对远程测试过程中由于数据质量及网络传输质量引起的信息不完备问题和远程支援过程中多专家意见合作冲突的多源决策问题,设计了一种粗糙群决策方法。该方法首先运用粗糙集理论,引入相似关系对不完备信息系统进行表示,采用最优完备选择避免不完备数据补齐方法带来的信息失真,对不完备信息系统进行决策,同时引入决策支持度的概念,针对多个专家对同一个对象的决策不是完全一致的情形进行复合粗糙群决策。实例表明:该方法可明显提高装备送修等级决策的准确率,提高远程测试与支援的效率。
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- 关键词：远程测试信息不完备
