基于Elman网络的火控系统传感器故障诊断方法研究

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力,特别适用于火控系统传感器的故障诊断.提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP(Polak-Ribiere-Polyak)网络训练方法,增强网络在线学习能力.将该方法运用于Elman动态递归神经网络,并运用该网络对火控系统传感器量测信号进行预测和故障诊断.仿真实验和实际应用表明,提出的Elman动态递归神经网络火控系统传感器系统故障诊断方法有效性好,故障诊断率高.     

粒子群算法的弹道参数辨识方法

提出一种基于粒子群算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用粒子群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.