基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

石英角速率传感器数字相关检测技术研究

为提高石英角速率传感器(QRS)的测量性能,提出了基于数字相关检测技术的QRS信号解调方案。该方案需将一组互相正交的参考信号作为两个相关器的输入,能够同时分离出QRS敏感信号相对于参考信号的同相分量和正交分量。通过角速度提取算法可由以上分量进一步得到输入角速度。分析了实现参考通道功能的两种方法:锁相环(PLL)和Hilbert变换,通过对这两种方法的对比得知,PLL更适合作为QRS相关检测的参考通道。     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

基于免疫遗传算法的图像自适应增强

基于不完全 Beta 变换的图像增强算法存在计算量大、效率低的问题,一种新的、简便的变换函数,并采用基于免疫调节机制的遗传算法来自适应确定变换函数的最佳参数。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

采用滑模控制器提高稳定控制系统快速响应的研究

由于采用传统的稳定控制系统设计方法使得导弹弹体对不同大小指令信号响应的品质特性差异较大,因此主要研究了在传统的稳定控制系统设计方法的基础上,采用滑模变结构控制器来调节控制参数,较好地解决了稳定控制系统对大小指令信号时域响应特性差异较大的问题,提高了稳定控制系统的快速响应能力。     

某型导弹发射仪可靠性Bayes设计与实现

某型导弹发射仪主要是用于发射舰载新型反舰导弹的保障设备,对其工作性能可靠度的高低直接关系到系统的正常使用,所以系统的高可靠性是该导弹发射仪设计的首要指标之一.在对某型导弹发射仪进行可靠性设计时,经过对系统构成要素的分析,在充分论证系统可靠性的基础上,运用可靠性的估计相关理论和数学理论,建立了某导弹发射仪的可靠性模型,运用Bayes方法进行了可靠性评定,计算表明该系统的可靠性达到了设计指标要求,对实际系统工程的可靠性设计与评定具有较好的借鉴作用.     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

Link16数据链时隙冲突概率分析

基于S-TDMA协议的Link16是美军目前广泛使用的一种战术数据链.时隙预约选择算法是基于S-TDMA协议的数据链实现自组织特性的关键;而时隙冲突概率则是衡量时隙预约选择算法优劣的重要指标,也是S-TDMA数据链重要的性能指标.一帧中的时隙个数、用户的报文报告率、候选时隙窗口调整因子等参数对时隙冲突概率都有重要影响.采用经典概率方法对时隙冲突概率进行分析,得到了冲突概率的数学表达;针对美军Link16 数据链的一些参数,分析了它们对时隙冲突概率的影响;就如何控制时隙冲突得出了一些结论.     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.