光伏发电系统蓄电池SOC预测技术研究

准确且可靠地获得蓄电池的SOC值是电池管理系统首要任务。由于SOC受许多因素如环境温度、充放电次数、电池老化等因数的影响，采用传统的SOC预测技术很难得到理想的效果。本文描述了一种采用神经网络和模糊逻辑推理的SOC预测方法。在该方法中，通过建立神经网络模型把蓄电池不同放电电流下的端电压修正为相同SOC下放电电流为I20时的端电压U20，然后采用模糊逻辑推理，对U20和环境温度T进行模糊推得得出蓄电池SOC值。经仿真证明了该方法能够准确且可靠地获得蓄电池的SOC预测值。     

基于数据的故障诊断更新问题分析及应用

机内测试被广泛应用于故障诊断，装备健康管理与预测等领域。本文针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新，样本数量不平衡，硬件条件限制问题，提出了初步解决方案。首先，利用基于密度的聚类和人工免疫的方法处理原始数据，然后提出了基于代表样本点的混合学习方法，最后利用支持向量机和仿真案例验证了本文所提方法。结果表明本文所提方法能够解决上述问题，有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

丰富的实践 成功的模式——“嫦娥二号”任务组织管理创新纪实

探月工程重大专项领导小组在"嫦娥二号"任务实施中,努力探索管理创新,既保证了任务的顺利推进,为探月工程后续任务积累了经验,也为国家重大科技专项工程的管理提供了借鉴。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

电子系统的电磁仿生研究与进展

随着电磁环境愈发复杂、多变，应用于电子系统的传统电磁抗扰方式的不足正日渐突出。相比之下，生物却在可靠性、抗扰性、自适应和自修复等方面表现出明显的优势。对生物“自组织”现象进行了研究，指出了生物与电子系统的相似与不同，提出了“电磁仿生”概念。借助演化硬件这一平台，尝试着在人工电子系统中将“被组织”与“自组织”进行有机结合，使其具备生物的多种优良特性，从而提高系统在复杂电磁环境中的可靠性与适应性。     

基于状态约减的信息攻防图生成算法

针对攻防图构建中存在的状态爆炸问题,提出一种基于状态约减的攻防图生成算法。该算法在分析攻击者和目标网络特点的基础上,对独立状态节点的权限进行对比;其在保留最高权限节点的前提下,实现对低权限节点的约减,并去除冗余攻击路径。仿真实验表明算法具有计算复杂度低、能有效降低状态爆炸以及控制攻防图规模等优点。     

飞扬的安德烈 图说俄罗斯海军旗帜演变(12)

<正>苏联时期(1923-1991)第二集团海军旗帜(1923-1935)太阳旗在苏联的各种政治军事符号中,有着金色光芒的太阳图形与红星、镰刀、铁锤等都是在内战中出现的,这个图形在各种政治宣传画中常被当作背景图形来使用,或用来衬托领袖伟大形象,或用来象征光明,其表现形式十分多样化。如誓死保卫     

不同射流状态下射流气体与高超声速主流相互作用影响

为研究不同射流状态对高超声速飞行器气动加热的影响,对高超声速来流条件下方孔和圆孔横向射流模型进行数值模拟,讨论射流压强、射流速度及射流方向对主流流场的影响,得到了不同射流状态下流场结构、壁面温度热流分布及壁面中心线温度热流变化。结果表明:射流在一定程度上能缓解壁面气动加热情况,壁面引射效果更好,壁面引射速度1 m·s~(-1)时壁面热流降低接近三分之二。在高速(Ma1)射流情况下,适当增大压强和速度,均会使得射流下游的冷却效果加强;在中低速(Ma0.6)射流情况下,射流基本上不改变主流流场而在边界层内流动,流速越大,冷却范围越大,冷却效果也相对较好。射流方向与主流方向夹角为锐角时,利于射流孔下游降温;夹角为钝角时,利于射流孔上游降温。