一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

热边界层减阻管道加热方式综合评判

人们还没有完全认识到利用热边界层进行减阻的重要意义.随着管道热边界层减阻技术的广泛应用,对于节约能源、降低投资、减少劳动强度、提高作业效率具有十分重要的意义.考虑到选择要素(如可靠性、经济性)指标具有不相容性和模糊性等特点,加之又没有相应的评价指标,为保证选用的科学性,采用综合评判法对其进行评判.从评判模型实例得出:管道电加热热边界层减阻的运行费用只有蒸汽加热的1/25～1/29,具有非常高的经济效益.电热带法能适应各种连接复杂的管道,对于输送距离较短的油库高粘性液体较佳.     

预O3-BAC与O3-BAC工艺处理含嗅味水的试验研究

研究了预O3-BAC与O3-BAC工艺中臭氧单元及整个工艺对含嗅味水的去除效果,指出两工艺对致嗅味物质2-MIB的总去除率分别为98.88%,95.39%,对Geosmin的总去除率分别为99.66%,100%,出水浓度都满足饮用水相应嗅阈值的要求.对CODMn的总去除率分别为61.45%,48%,对UV254的总去除率分别为79.31%,79.17%.臭氧化使原水的NH4 -N浓度升高,臭氧后续单元对NH4 -N的总去除率分别为39.51%,63.53%,两工艺对NO2--N的总去除率分别为85.99%,33.82%,臭氧单元起主要作用.两工艺出水水质都达到了国家相应生活饮用水水质标准.     

炮兵武器毁伤效能的后验计算方法研究

根据试验结果和武器性能对毁伤效能的计算和排序问题,给出了计算炮兵武器毁伤效能的指数法模型和加权平均模型;结合实例计算并排序,使对压制兵器和反坦克兵器的综合毁伤效能有定量的直观认识;进而分析了两种模型的特点;并提出了需要进一步研究的问题。     

应用于引信遥控装定的火控信息交联装置

自差式多普勒无线电引信发射和接收装置是引信遥控装定的重要内容.在装置中引入单片机和FPGA技术,能快速、准确的装定已经出炮口300 ms以上的密集弹药,选择工作方式,可供选择的工作方式有近炸、碰炸、遥控炸、定时(距)炸.引信具备近目标发射电磁波功能,能有效抗有源干扰、海杂波干扰和信道干扰.FPGA的高度集成特性减小了编码和解码、调制与解调电路的体积,减小了引信工作电路.     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

图像配准及其在目标精确定位中的应用

随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性.     

基于小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用本算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用提出的算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

基于排队论的机要保障装备系统建模与优化

运用排队论的理论和方法对由机要保障装备构成的随机服务系统进行建模和优化.首先通过建模分析得出该系统符合M/G/c/c/(模型,进而从不用的应用角度建立系统效能模型和愿望模型来实现系统的优化设计,最后通过对实验数据的分析得到一些有用的结论并给出效能模型中参数的参考取值范围.