弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

捷联惯导系统快速自对准误差模型的建立

通过对惯性制导系统两个基本方程的研究,求出了各状态矢量在各坐标系下的微分方程,然后以ψ角法所确立的平台为基准,分别推导得出惯性制导系统各主要状态的微分方程,从而建立了捷联惯性制导系统的误差模型.最后根据静基座捷联惯导系统初始对准的特点对其进行简化,得到了静基座捷联惯导系统快速自对准的误差模型.     

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。     

电子技术实验中误差分析与测量结果的处理

分析了电子技术实验中 ,测量误差的几种来源及其分类 ;给出了误差的表示方法 ,讨论了测量结果的处理     

新算法在划船和伪划船效应中的应用

划船效应补偿是高精度捷联惯导系统解算的重要环节。通过研究其误差特性,推导了新的通用划船效应补偿公式。同时提出了角振动环境中伪划船效应的存在,对伪划船效应的产生原因、表达方式以及对捷联惯导系统的影响进行了分析。对新的补偿算法在划船效应和伪划船效应下进行了仿真试验。     

动态弹道补偿

通常意义下的弹道补偿没有考虑火炮摆动对射击的影响,因而在坦克运动或目标运动时,命中概率将大大降低.分析了由火炮摆动带来的射击误差,给出了相应的补偿算法及电路的实现方法.     

新型1064激光防护染料的合成及其近红外光谱

以间氨基苯酚为原料合成了两个3-甲基-7-二烷氨基-1，4-氧氮杂萘-2-酮化合物，并将其与方酸缩合得到了两种氧氮杂环方酸菁近红外吸收染料．初步研究了染料的近红外吸收光谱特性，结果表明：染料的最大吸收波长都在1064nm左右，且强度很大，而在可见光区无明显吸收，可望应用于该波段的激光防护．     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

基于最大流理论的网络对抗效能评估模型及应用

网络对抗的飞速发展使得网络对抗效能量化评估问题日益凸显。基于最大流理论分析了网络的最大流与最小割容量所具有的特性，提出了网络压制系数的概念，建立了一个通用的网络对抗综合效能评估模型。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。