离散 Hartley 变换的 MIMD 并行算法

本文把长为N=N_1N_2(N_1为奇数)的离散Hartley变换(DHT)分解成N_1个长N_2的DHT及一些附加运算,附加运算也可以变成N_2个长N_1的DHT。由此得到计算它的一种MIMD并行算法,若用N_1台处理机并行计算,只需(?)个乘法步和(?)个加法步,这里M(N_2)和A(N_2)分别表示计算一个长N_2的DHT所需的乘法数及加法数。并行机的有效利用率接近于1。     

时间序列法在军械装备故障预测中的应用

运用时间序列的方法对军械装备使用中的故障进行预测,并以火炮射击的距离偏差、火炮轮胎下沉量为例进行定量的分析和计算,阐述了预测原理和使用方法。     

电传动装甲车辆负载功率预测实时能量管理策略

针对电传动装甲车辆负载功率预测功能缺失导致控制作用滞后的问题,提出一种具有较高负载功率预测精度的实时能量管理策略。在分析整车结构的基础上,采用理论分析和数据拟合方法,建立各动力源数学模型。将差分自回归移动平均模型和自适应马尔可夫链两种预测方法相结合,设计非平稳趋势性负载功率组合预测方法。在非线性模型预测控制框架下,构建多目标优化函数,采用序列二次规划法在有限时域内实时求解最优控制指令,优化多动力源协调控制过程。依托硬件在环仿真平台进行多路面行驶实验,对比有无功率预测的能量管理控制效果。结果表明,改进的实时能量管理策略对未来负载功率具有较好的预见性,能够显著优化多动力源协调控制过程,提升车辆燃油经济性,稳定母线电压和电池荷电状态,对传统模型预测控制下的工程应用场景具有一定借鉴意义。     

The SSA-BP-based potential threat prediction for aerial target considering commander emotion

The target's threat prediction is an essential procedure for the situation analysis in an aerial defense system. However, the traditional threat prediction methods mostly ignore the effect of commander's emotion. They only predict a target's present threat from the target's features itself, which leads to their poor ability in a complex situation. To aerial targets, this paper proposes a method for its potential threat prediction considering commander emotion (PTP-CE) that uses the Bi-directional LSTM (BiLSTM) network and the backpropagation neural network (BP) optimized by the sparrow search algorithm (SSA). Furthermore, we use the BiLSTM to predict the target's future state from real-time series data, and then adopt the SSA-BP to combine the target's state with the commander's emotion to establish a threat prediction model. Therefore, the target's potential threat level can be obtained by this threat prediction model from the predicted future state and the recognized emotion. The experimental results show that the PTP-CE is efficient for aerial target's state prediction and threat prediction, regardless of commander's emotional effect.     

弹药贮存微环境温度智能化预测

高效、准确获取弹药贮存微环境温度变化规律是开展弹药寿命评估与延寿的关键。结合神经网络算法以及传热学原理,研究了弹药贮存微环境温度预测模型,并基于此模型开发了一套弹药包装箱微环境预测软件,用以预测不同气候环境下包装箱内部的温度变化。在敦煌、漠河进行了相关试验,用以验证软件预测正确性以及参数优化。结果表明：应用基于神经网络算法开发的包装箱微环境预测软件,根据不同包装箱材料,调控贮存地点以及控制贮存起始温度,可以实现对箱内温度的控制。     

微结构阵列超精密车床快刀伺服装置及试验研究

各种微结构阵列在LED照明、液晶显示、光学仪器等领域得到了广泛的应用,但其结构细微复杂且形状表面质量要求高,其加工工艺技术研究引起了广泛的关注。本文提出压电陶瓷驱动结合柔性铰链作为刀架的快刀伺服装置,建立快刀伺服系统的机电耦合模型,研究各系统参数对系统性能的影响规律,基于有限元仿真对铰链结构参数进行优化;通过激光位移传感器测试刀具输出位移的线性度;利用研制的快刀系统和超精密车床在红铜材质的圆柱面上进行正弦网格微结构加工,加工结果表明所设计的快刀系统能够准确有效地加工出结构复杂的微结构阵列。     

不确定失效阈值影响下考虑设备剩余寿命预测信息的最优替换策略

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略。构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization, EM)算法的不确定失效阈值分布系数估计方法,通过引入虚拟失效阈值数据实现对失效阈值分布系数的同步迭代更新;基于首达时的概念推导出不确定失效阈值条件下设备剩余寿命的概率密度函数,并基于更新报酬理论建立维修决策模型,从而实现设备的最优维修决策。算例分析表明,设备的失效阈值会对维修决策结果产生重要影响,考虑设备失效阈值的不确定性既有助于提升剩余寿命预测的准确性,又可以有效降低设备的寿命周期费用。     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法。采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值。理论分析和仿真结果表明,该算法对相干信源具有较好的估计精度,且具备高分辨率和低复杂度的优点。     

基于递归神经网络的C3I系统故障预报系统

阐述了C3I系统故障预测系统的设计要求,分析了带有偏差单元的递归神经网络的相关原理,建立了C3I系统故障的神经网络预测模型并提出了相应的训练算法.提出了把神经网络、预测理论和专家系统有机地结合起来建立故障预报系统的初步设想.并以防空C3I系统的典型故障为例,实现了故障的预测.预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的,且具有较高的精度.     

信号采样及频谱分析在线信道测试中的应用

用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。