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裝備智能保障系統工程與決策 版權信息
- ISBN：9787121413476
- 條形碼：9787121413476 ; 978-7-121-41347-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
裝備智能保障系統工程與決策 內容簡介
本書從裝備智能保障系統工程與決策的基本概念出發，力求在方法論上結合目前國內外近期新的研究成果，突破裝備智能保障系統工程與決策理論、方法與技術，實現裝備智能保障系統的綜合很優化。本書包括：緒論，裝備保障指揮控制組織結構智能優化、裝備保障任務智能調度、裝備保障資源智能調度，基于經驗退化模型的裝備智能故障預測、基于置信規則推理與知識訓練的裝備健康狀態評估，裝備大修質量綜合量化決策、裝備保障資源供應商選優決策等理論、方法和應用。
裝備智能保障系統工程與決策 目錄
第1章 緒論 1
1．1 相關基本概念 1
1．1．1 裝備與裝備保障 1
1．1．2 系統與系統工程 2
1．1．3 裝備綜合保障工程與裝備保障性系統工程 4
1．2 裝備智能保障系統工程與決策 6
1．2．1 裝備智能保障的提出 6
1．2．2 裝備智能保障系統 7
1．2．3 裝備智能保障系統工程 9
1．2．4 裝備智能保障決策 10
1．3 裝備智能保障系統工程與決策主要研究內容 11
第2章 裝備保障指揮控制組織結構智能優化 13
2．1 裝備保障指揮控制組織結構描述 13
2．2 裝備保障指揮控制組織結構優化數學模型 15
2．2．1 目標函數 15
2．2．2 約束分析 17
2．2．3 數學模型 18
2．3 多種群遺傳算法求解 18
2．3．1 染色體編碼 19
2．3．2 適應度函數設計與約束處理 20
2．3．3 遺傳算子設計 21
2．4 案例仿真與分析 23
2．5 本章小結 31
第3章 裝備保障任務智能調度 32
3．1 裝備保障任務調度問題描述 32
3．2 裝備保障任務調度數學模型 33
3．2．1 目標函數 33
3．2．2 約束分析 34
3．2．3 數學模型 35
3．3 基于動態列表規劃和二元離散型混沌蝙蝠算法求解 35
3．3．1 算法流程 35
3．3．2 基于動態列表規劃的任務選擇 36
3．3．3 基于二元離散型混沌蝙蝠算法的資源分配 37
3．4 案例仿真與分析 42
3．5 本章小結 45
第4章 裝備保障資源智能調度 46
4．1 裝備保障資源調度問題描述 46
4．2 裝備保障資源調度數學模型 48
4．2．1 保障資源能力損耗及更新模型 48
4．2．2 目標函數 48
4．2．3 約束分析 49
4．2．4 數學模型 50
4．3 基于動態列表規劃和混沌入侵雜草蝙蝠算法求解 50
4．3．1 算法流程 50
4．3．2 基于動態列表規劃的任務選擇 51
4．3．3 基于二元離散型混沌入侵雜草蝙蝠算法的資源分配 52
4．4 分布式入侵雜草蝙蝠雙子群算法求解 54
4．4．1 基于佳點集的種群初始化 54
4．4．2 具有修復操作的解編碼 55
4．4．3 基于優先排序的沖突消解 56
4．4．4 適應度函數設計與約束懲罰處理 57
4．4．5 Fuch混沌搜索 57
4．4．6 離散化映射操作 57
4．4．7 重組算子 58
4．4．8 算法流程 58
4．5 案例仿真與分析 60
4．5．1 案例仿真 60
4．5．2 仿真結果影響分析 65
4．6 本章小結 65
第5章 基于經驗退化模型的裝備智能故障預測 67
5．1 電磁閥加速退化試驗 67
5．1．1 電磁閥退化機理分析和健康因子構建 67
5．1．2 電磁閥性能退化試驗的建立 70
5．1．3 結果分析 73
5．2 基于線性模型和卡爾曼濾波的故障預測 74
5．2．1 建立線性退化模型 74
5．2．2 基于卡爾曼濾波的故障預測框架 76
5．2．3 結果分析 79
5．3 基于布朗運動模型和粒子濾波的故障預測 83
5．3．1 建立布朗運動退化模型 83
5．3．2 基于粒子濾波的故障預測框架 84
5．3．3 基于粒子濾波估計退化狀態和模型參數 86
5．3．4 結果分析 90
5．4 本章小結 91
第6章 基于置信規則推理與知識訓練的裝備健康狀態評估 93
6．1 置信規則推理 94
6．1．1 置信規則的表達 94
6．1．2 置信規則的輸入 95
6．1．3 基于ER算法的置信規則推理 97
6．2 知識訓練 99
6．2．1 知識訓練問題描述 99
6．2．2 基于MCMC的知識訓練方法 104
6．3 基于置信規則與知識訓練的健康狀態評估 107
6．3．1 實例背景 107
6．3．2 數值量模糊化處理 109
6．3．3 健康狀態評分 110
6．3．4 置信規則推理 111
6．3．5 知識訓練 113
6．3．6 結果分析 113
6．4 本章小結 116
第7章 裝備大修質量綜合量化決策 117
7．1 裝備大修質量綜合評價指標體系構建 118
7．1．1 綜合評價指標體系構建原則 118
7．1．2 綜合評價指標體系構建 119
7．1．3 綜合評價指標解析 119
7．2 基于組合賦權VIKOR的裝備大修質量綜合量化決策 122
7．2．1 基于AHP和熵權法的組合賦權方法 122
7．2．2 基于VIKOR的綜合量化決策 128
7．3 裝備大修質量綜合量化決策實證研究 129
7．3．1 實證數據的收集與處理 129
7．3．2 指標權重確定 130
7．3．3 綜合量化決策 132
7．3．4 敏感性分析 133
7．3．5 穩定性分析 135
7．4 本章小結 137
第8章 裝備保障資源供應商選優決策 138
8．1 裝備保障資源供應商選優決策的實現途徑 138
8．1．1 快速選優決策模式 139
8．1．2 綜合選優決策模式 139
8．2 裝備保障資源供應商快速選優決策 139
8．2．1 選優評價指標體系 139
8．2．2 決策問題描述 141
8．2．3 直覺模糊多準則群決策 142
8．3 裝備保障資源供應商綜合選優決策 147
8．3．1 選優評價指標體系 147
8．3．2 指標信息收集 149
8．3．3 指標信息預處理 151
8．3．4 基于組合賦權和改進TOPSIS的選優決策 152
8．4 實例分析 159
8．4．1 裝備保障資源供應商快速選優決策實例分析 159
8．4．2 裝備保障資源供應商綜合選優決策實例分析 164
8．5 本章小結 175
參考文獻 176
1．1 相關基本概念 1
1．1．1 裝備與裝備保障 1
1．1．2 系統與系統工程 2
1．1．3 裝備綜合保障工程與裝備保障性系統工程 4
1．2 裝備智能保障系統工程與決策 6
1．2．1 裝備智能保障的提出 6
1．2．2 裝備智能保障系統 7
1．2．3 裝備智能保障系統工程 9
1．2．4 裝備智能保障決策 10
1．3 裝備智能保障系統工程與決策主要研究內容 11
第2章 裝備保障指揮控制組織結構智能優化 13
2．1 裝備保障指揮控制組織結構描述 13
2．2 裝備保障指揮控制組織結構優化數學模型 15
2．2．1 目標函數 15
2．2．2 約束分析 17
2．2．3 數學模型 18
2．3 多種群遺傳算法求解 18
2．3．1 染色體編碼 19
2．3．2 適應度函數設計與約束處理 20
2．3．3 遺傳算子設計 21
2．4 案例仿真與分析 23
2．5 本章小結 31
第3章 裝備保障任務智能調度 32
3．1 裝備保障任務調度問題描述 32
3．2 裝備保障任務調度數學模型 33
3．2．1 目標函數 33
3．2．2 約束分析 34
3．2．3 數學模型 35
3．3 基于動態列表規劃和二元離散型混沌蝙蝠算法求解 35
3．3．1 算法流程 35
3．3．2 基于動態列表規劃的任務選擇 36
3．3．3 基于二元離散型混沌蝙蝠算法的資源分配 37
3．4 案例仿真與分析 42
3．5 本章小結 45
第4章 裝備保障資源智能調度 46
4．1 裝備保障資源調度問題描述 46
4．2 裝備保障資源調度數學模型 48
4．2．1 保障資源能力損耗及更新模型 48
4．2．2 目標函數 48
4．2．3 約束分析 49
4．2．4 數學模型 50
4．3 基于動態列表規劃和混沌入侵雜草蝙蝠算法求解 50
4．3．1 算法流程 50
4．3．2 基于動態列表規劃的任務選擇 51
4．3．3 基于二元離散型混沌入侵雜草蝙蝠算法的資源分配 52
4．4 分布式入侵雜草蝙蝠雙子群算法求解 54
4．4．1 基于佳點集的種群初始化 54
4．4．2 具有修復操作的解編碼 55
4．4．3 基于優先排序的沖突消解 56
4．4．4 適應度函數設計與約束懲罰處理 57
4．4．5 Fuch混沌搜索 57
4．4．6 離散化映射操作 57
4．4．7 重組算子 58
4．4．8 算法流程 58
4．5 案例仿真與分析 60
4．5．1 案例仿真 60
4．5．2 仿真結果影響分析 65
4．6 本章小結 65
第5章 基于經驗退化模型的裝備智能故障預測 67
5．1 電磁閥加速退化試驗 67
5．1．1 電磁閥退化機理分析和健康因子構建 67
5．1．2 電磁閥性能退化試驗的建立 70
5．1．3 結果分析 73
5．2 基于線性模型和卡爾曼濾波的故障預測 74
5．2．1 建立線性退化模型 74
5．2．2 基于卡爾曼濾波的故障預測框架 76
5．2．3 結果分析 79
5．3 基于布朗運動模型和粒子濾波的故障預測 83
5．3．1 建立布朗運動退化模型 83
5．3．2 基于粒子濾波的故障預測框架 84
5．3．3 基于粒子濾波估計退化狀態和模型參數 86
5．3．4 結果分析 90
5．4 本章小結 91
第6章 基于置信規則推理與知識訓練的裝備健康狀態評估 93
6．1 置信規則推理 94
6．1．1 置信規則的表達 94
6．1．2 置信規則的輸入 95
6．1．3 基于ER算法的置信規則推理 97
6．2 知識訓練 99
6．2．1 知識訓練問題描述 99
6．2．2 基于MCMC的知識訓練方法 104
6．3 基于置信規則與知識訓練的健康狀態評估 107
6．3．1 實例背景 107
6．3．2 數值量模糊化處理 109
6．3．3 健康狀態評分 110
6．3．4 置信規則推理 111
6．3．5 知識訓練 113
6．3．6 結果分析 113
6．4 本章小結 116
第7章 裝備大修質量綜合量化決策 117
7．1 裝備大修質量綜合評價指標體系構建 118
7．1．1 綜合評價指標體系構建原則 118
7．1．2 綜合評價指標體系構建 119
7．1．3 綜合評價指標解析 119
7．2 基于組合賦權VIKOR的裝備大修質量綜合量化決策 122
7．2．1 基于AHP和熵權法的組合賦權方法 122
7．2．2 基于VIKOR的綜合量化決策 128
7．3 裝備大修質量綜合量化決策實證研究 129
7．3．1 實證數據的收集與處理 129
7．3．2 指標權重確定 130
7．3．3 綜合量化決策 132
7．3．4 敏感性分析 133
7．3．5 穩定性分析 135
7．4 本章小結 137
第8章 裝備保障資源供應商選優決策 138
8．1 裝備保障資源供應商選優決策的實現途徑 138
8．1．1 快速選優決策模式 139
8．1．2 綜合選優決策模式 139
8．2 裝備保障資源供應商快速選優決策 139
8．2．1 選優評價指標體系 139
8．2．2 決策問題描述 141
8．2．3 直覺模糊多準則群決策 142
8．3 裝備保障資源供應商綜合選優決策 147
8．3．1 選優評價指標體系 147
8．3．2 指標信息收集 149
8．3．3 指標信息預處理 151
8．3．4 基于組合賦權和改進TOPSIS的選優決策 152
8．4 實例分析 159
8．4．1 裝備保障資源供應商快速選優決策實例分析 159
8．4．2 裝備保障資源供應商綜合選優決策實例分析 164
8．5 本章小結 175
參考文獻 176
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裝備智能保障系統工程與決策 作者簡介
王堅浩，男，1982年生，浙江余姚人，畢業于中國人民解放軍空軍工程大學，獲控制科學與工程專業博士學位，現任教于空軍工程大學，主要研究方向為智能控制、計算與優化，裝備保障任務規劃與資源調度，主持和參與科研項目5項，獲軍隊科技進步獎二等獎1項，以第一作者或通訊作者發表學術論文16篇，其中SCI/EI檢索13篇，出版多部專著。
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