【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及装备运用保障数字化领域，尤其涉及一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法。
技术介绍
1、在装备运用保障中，多设备协同工作已成为高效完成任务和实现战略主动的重要手段。然而，随着战场环境的复杂化和任务要求的精细化，多设备协同工作面临着诸多挑战，其中最为突出的是如何在复杂约束条件下准确判断任务的完好性。传统的任务完好性判断方法主要依赖于单设备的状态监测和简单的协作规则，难以应对多设备协同作业中的复杂情况。
2、近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些研究者尝试将机器学习和数据分析方法应用于多设备协同任务的评估中。这些方法在一定程度上提高了任务完好性判断的准确性，但仍然存在一些明显的不足。首先，大多数现有方法未能充分考虑复杂约束条件对任务完好性的影响，导致在实际应用中判断结果与实际情况存在较大偏差。其次，现有方法往往忽视了设备间的动态交互关系，难以准确捕捉协同过程中的瞬时变化和潜在风险。
3、此外，当前的任务完好性判断系统普遍缺乏对多源异构数据的有效整合能力。在实际生产环境中，不同设备可...
【技术保护点】
1.一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，该方法中实时采集协同设备的多维数据的方法包括：根据协同设备的特性和工作环境，布置多种类型的传感器网络，通过传感器网络监测协同设备在不同协同模式和任务阶段的运行参数、环境数据和任务执行状态信息。
3.根据权利要求1所述的在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，该方法中对数据进行预处理的方法包括：对原始采集的多维数据进行清洗，去除异常值、缺失值和重复数据；异常...
【技术特征摘要】
1.一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，该方法中实时采集协同设备的多维数据的方法包括：根据协同设备的特性和工作环境，布置多种类型的传感器网络，通过传感器网络监测协同设备在不同协同模式和任务阶段的运行参数、环境数据和任务执行状态信息。
3.根据权利要求1所述的在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，该方法中对数据进行预处理的方法包括：对原始采集的多维数据进行清洗，去除异常值、缺失值和重复数据；异常值的处理，采用统计方法结合专家知识进行检测和修正；缺失值的处理，根据数据特性选择对应的插值方法和数据重构方法；数据清洗后，进行标准化处理，将不同量纲的数据统一到相同的尺度上。
4.根据权利要求3所述的在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，其特征在于，该方法中对数据进行预处理的方法还包括：时间序列同步、数据的结构化和标注策略；时间序列同步的处理，给数据添加高精度的时间戳记录并采用同步算法，确保不同设备数据之间的时间一致性；数据的结构化和标注策略的处理，将处理后的数据组...
【专利技术属性】
技术研发人员：王睿鑫，刘亦敏，马哲轩，苏之昀，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：
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