单位反馈非线性系统的一种辨识方法

用算子符方法及傅里叶变换研究了单位反馈线性系统的一种辨识方法,并给出了辨识算式。     

一种经济型磨床数控系统

本文简述一种自动研制的经济型数控磨床系统,并阐明其工作原理。给出控制系统软件流程框图,采取了“防、堵、隔”等抗干扰措施,提高了控制系统的可靠性。     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

一种用于大闭环火控系统的脱靶量预测模型

本文以一组靶场试验数据为依据,分析了文献[1]——[6]中介绍的闭环校正算法在小样本多步预测时存在的问题,对靶场试验数据进行了统计分析,针对小样本多步预测问题建立了简单实用的脱靶量预测模型,并用不同的模型对靶场数据进行了仿真计算。结果表明,新模型对小样本多步预测问题是适用的。     

基于频域分离的拖曳式诱饵与目标辨识

诱饵与目标的辨识是拖曳式诱饵干扰对抗的基本问题.干扰过程中导弹、目标、诱饵三角几何关系的变化导致了目标与诱饵的多普勒频率存在差异,为从频域实现目标与诱饵的分辨提供了可能.在详细分析迎头及尾追场景下目标与诱饵频域可分性的基础上,采用L类魏格纳分布(LWVD),利用其能够提高方位向分辨率和抑制交叉项的优点,实现了导引头波束...     

航空火控系统任务分析与任务管理关键技术

任务管理是航空火控系统的核心内容之一,属于火控顶层研究范畴。首先以战斗机进行空中作战的全过程为背景,分析火控系统于不同阶段所对应的任务状态以及不同状态之间的转换关系;在此基础上,对多任务之间的逻辑关系进行研究,并采用基于时序活动的分析方法描述火控系统的多任务特征;然后讨论了火控系统中任务管理问题的难点和关键技术;最后以状态时序→信息感知→传感器管理→(新的)状态时序为主线,构建任务管理的闭环式结构,并对未来战斗机任务管理的发展趋势进行展望。     

多维 AR 模型梯格滤波的一般形式及其在不同数据窗下的实现

本文以基本的矩阵代数为工具,对于多维AR模型推导了梯格滤波的一般公式。在此基础上,可方便地得到在不同数据窗下(如预加窗、协方差窗和滑动窗)的实现算法。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

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.     

自治式潜水器规避航行神经网络控制器设计

在规避机动状态下,为了实现对自治式潜水器良好的航行控制,通过分析潜水器的运动状态,建立了运动状态方程,确立了非线性单输入/单输出系统.同时,将复杂的非线性模型通过微分同胚的方法转化为降阶的线性模型,并在此基础上提出了一种基于神经网络的控制方法:将滑模控制思想、反馈线性化理论及神经网络在线建模方法相结合,提出了基于神经网络的鲁棒自适应控制算法,并将此方法用于自治式潜水器高度保持的仿真中,从仿真的结果来看,控制器具有满意的控制效果,证实了该方法的有效性,能为自治式潜水器航行控制提供一定的参考.