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基于复杂网络的重大装备健康指标构建方法
蔡志强;王兆强;胡昌华;田永政;针对重大装备剩余使用寿命（remaining useful life,RUL）预测中如何构建能够准确反映系统退化并提升RUL预测精度的健康指标（health index,HI）问题，提出一种基于复杂网络的HI构建方法。首先，对多源数据的相关性进行分析，建立基于传感器指标相关性的网络模型，并结合网络动力学对多源数据间的耦合机制进行刻画。然后，利用建立的网络和动力学模型，分析各传感器指标对系统状态的影响程度并得到权重因子，通过线性加权实现多源数据的融合，构建一个复合HI。最后，基于构建的HI，利用Wiener过程进行退化建模和寿命预测，并利用C-MAPSS发动机数据集进行验证。结果表明：构建的HI能较好地反映发动机的退化过程，且在HI的性能评价结果和发动机的寿命预测结果上优于单一传感器指标和现有的一些HIs，验证了所提方法的有效性。
面向多传感器耦合数据健康指标构建的装备剩余寿命预测方法
成心怡;郑建飞;张琪;裴洪;姜蕾;针对存在强耦合关系的多元传感器数据健康指标（health index,HI）难以构建而导致装备剩余寿命（remaining useful life,RUL）预测精度低的问题，提出一种动态自适应传感器筛选机制与张量表示的HI构建方法，并使用融合注意力机制双向长短期记忆（attention-bidirectional long short-term memory,At-Bi-LSTM）网络的预测框架实现了对多传感器装备的RUL精准预测。首先，建立了动态自适应传感器筛选模型，通过混合相似度度量和层次聚类实现特征分组，并结合趋势强度指标与滑动方差比来构建双重过滤机制，自适应筛选出与退化相关性高的关键传感器；然后，提出三阶张量HI构建方法，并采用Tucker分解对时间-窗口-传感器三维数据进行解耦，通过核心张量特征融合生成复合HI，进一步运用At-Bi-LSTM网络架构引入蒙特卡洛Dropout实现不确定性量化；最后，通过C-MAPSS数据集的实例验证了所提方法的有效性，并通过模块化分析证明了动态特征筛选机制能够大幅提升预测结果的稳定性，表明张量表示的HI构建方法对模型预测性能提升贡献显著。
退化模型动态校准的备件订购与替换联合决策
任超;司小胜;张正新;针对传统数据驱动的剩余寿命预测方法往往采用固定函数形式，难以描述当前武器装备的退化趋势，进而影响后续备件订购与替换的问题，提出一种基于退化模型可动态校准的备件订购与设备替换联合决策方法。首先，基于历史退化数据构建了线性Wiener过程的初始退化模型，并预测运行设备的未来退化趋势，同时根据预测误差构建误差模型，实现退化模型函数形式和参数的同时动态校准，以此推导出设备剩余寿命的函数分布；然后，基于退化模型动态校准下的剩余寿命预测结果，以备件订购和设备替换时间为决策变量，在设备运行可靠的约束条件下，建立了备件订购与设备替换联合决策的长期期望费用率函数，并通过最小化费用率函数确定了最优备件订购和设备替换时间，且随着剩余寿命的实时预测，最优备件订购和设备替换时间可动态更新；最后，将所提方法应用于锂电池剩余寿命预测和设备健康管理中，并开展了影响联合决策结果的备件送达时间和预测性替换费用参数灵敏度分析，验证了基于退化模型动态校准的剩余寿命预测方法在备件订购和设备替换联合决策时的有效性。
不依赖速度信息的无人机群固定时间编队控制
高涛;李冰;王成;黄娜;席建祥;刘逸力;针对速度信息不可测的固定翼无人机编队控制问题，提出一种不依赖于速度信息的分布式固定时间无人机编队控制方法。首先，由于只有部分跟随者可直接获取虚拟领航者的状态信息，因此为每个跟随者设计了一种分布式状态观测器，以实现对虚拟领航者状态信息的精准估计，同时保证估计误差在固定时间内收敛；其次，设计了一种固定时间速度观测器，以估计跟随者自身的真实速度信息，并确保速度估计误差在固定时间内收敛；在此基础上，基于分布式状态观测器与速度观测器的输出值，设计了一种固定时间非奇异快速终端滑模面，进一步提出一种不依赖于速度信息的固定时间滑模控制方法，以确保跟随者在固定时间内跟踪虚拟领航者产生的期望轨迹；最后，通过固定时间理论，严格证明了系统全局固定时间收敛特性及其稳定性。结果表明，所提方法可在无速度反馈条件下实现无人机群固定时间编队控制。
杀伤网背景下基于深度学习的电磁频谱感知与预测技术分析
刘丁胤;徐东辉;刘思佚;康凯;针对杀伤网背景下电磁频谱资源利用所面临的挑战，首先，从杀伤网概念的界定出发，梳理分析了其发展现状及关键技术，并归纳总结了杀伤网跨域互联、动态适应性、抗毁自愈的基本特点。其次，从作战运用需求出发，对支撑杀伤网的通信网络应如何动态接入频段提高可靠通信和频谱资源利用率的问题进行了分析研究。最后，基于真实数据集，对当前应用较为普遍的频谱感知与预测模型进行仿真对比。为解决当前基于深度学习的频谱感知和预测模型所存在的不足，提出了基于深度可分离卷积和特征融合的频谱感知模型、基于Mamba模型的频谱预测方法、联合频谱预测驱动频谱感知3个解决方案，以应对杀伤网作战效能有效发挥时所面临的实时高效、低计算复杂度挑战。
