基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

频率步进雷达距离旁瓣抑制自适应脉冲压缩算法

在频率步进雷达中,通常使用逆快速傅里叶变换方法进行高分辨成像。由于逆快速傅里叶变换的距离旁瓣高,有可能造成强散射点旁瓣掩盖附近弱散射点或者弱小目标情况,限制了其在强杂波环境下的使用。为了抑制高距离旁瓣,近年来提出一种基于最小均方误差准则的自适应脉冲压缩方法。基于自适应脉冲压缩算法原理,推导了频率步进雷达距离旁瓣抑制算法。针对静止和运动目标场景,分析自适应脉冲压缩算法的旁瓣抑制性能。仿真结果表明,与逆快速傅里叶变换和加窗逆快速傅里叶变换处理比较,自适应脉冲压缩算法具有更好的旁瓣抑制效果,能够更好地检测强散射点附近的弱散射点或者弱小目标。     

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题,提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法。算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性,用加权最小二乘法对异方差性进行纠正,对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了理论推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵,使得误差项满足同方差性,所得估计值接近最佳线性无偏估计。仿真结果表明,所提算法在定位精度上较目前常见的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高。     

HLA中仿真模型的验证

仿真模型的验证是根据模型预期的使用目的,判定模型和现实世界客观事物的符合程度,对于不同的问题可能有不同的方法。RTI使用UDP多点传送实现快速传输,因此在传输数据时容易产生信息包丢失的现象。本文对一个传统仿真模型进行了改造,使其与HLA兼容,并据此对模型验证进行了案例研究。     

统计学习理论在磨损量模型参数估计中的应用

讨论了摩擦片磨损量数学模型中未知参数估计的方法统计学习方法和线性方程组方法.利用最小二乘法,对采用线性方程组所估计的模型参数的误差进行了讨论,并得出结论在磨损量测得的情况下,以在(0,1)区间内服从均匀分布的伪随机数构成系数矩阵确定未知参数是可行的.     

无源单站定位技术研究

无源定位技术已成为现代化战争中对抗"四大威胁"的关键技术。在研究目标来波方向(DOA)与多普勒频率的基础上,提出一种基于最小二乘估计的运动目标单站定位跟踪方法。经计算机仿真表明,该方法不仅能对运动目标进行定位,而且能对运动目标的速度、航迹等进行估计。     

基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。     

快速解命中的一种有效方法

基于对命中函数的考察,提出了一种新的命中解解算方法,实际应用及仿真计算结果表明,该方法能明显提高解算精度和缩短迭代时间。     

目标定位和跟踪的神经网络最小二乘估计

首先概述了单目标定位和跟踪的现有研究结论和新问题,接着叙述了神经网络最小二乘估计方法,最后给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型     

在热处理领域应用可靠性理论的研究

本文提出以最小失效概率为标准,解决钢材强韧性最佳匹配问题,并以此来优选钢材的回火温度或淬火温度。本文将可靠性理论引入热处理领域,以强度理论和断裂力学为依据,应用干涉模型和最弱环模型,在一定条件下计算出各种状态下材料的一系列综合失效概率,进而找出具有最小失效概率的状态,即为此条件下最佳强韧性匹配的状态,也就是我们应当优选的状态。