游标卡尺实验中值得注意的几个问题

对游标卡尺实验中普遍存在的问题进行了分析与讨论 ,并给出了合理的解释。     

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.     

垂直行程差的数学分析

本文论述了垂直行程差的定义,利用概括的矩阵分析方法推导出垂直行程差的通用计算公式,同时给出了特定条件下的计算公式与简化计算公式,文中分析了各种近似计算公式的计算精度,研究了垂直行程差函数的图象特点。     

CCD摄象机在检测雷达角度跟踪系统性能中的应用

本文提出用 CCD 摄象机和单片微计算机所组成的系统实现对雷达角度跟踪性能指标的检测,这一新方法可自动录取:雷达的光轴与电轴的匹配状况;雷达角度跟踪系统的误差;当雷达跟踪空中目标时对目标录象,用以评定雷达的跟踪质量.     

超高精度车床直线运动误差检测与补偿系统的理论与实验研究

本文介绍了用三传感器误差分离法在线检测超高精度车床拖板直线运动误差和加工工件的素线直度误差。检测系统的精度高达±0.078μm。在此基础上,通过微计算机对误差数据进行数学处理,并驱动伺服机构对工件素线直度误差进行补偿加工。结果使工件素线直度精度提高到0.5μn/160mm,比补偿前的精度提高了50%以上。     

精密三点法——在线测量精密机床直线度的新方法

本文提出了一种精密机床直线运动误差以及工件直线度的在线测量的新方法。由于时域两点法的最小采样间隔必须等于两个传感器之间的距离,该距离不能做得太小,精密三点法用三个传感器,选择合适的安装间隔,我们就能得到比以前更小的采样间隔(例如:减小3倍),使曲线更为精确。本文给出了精密三点法的算法和流程图,给出了计算机仿真和超精密车床在线测量的实验结果,表明该方法是可行的和有效的。     

地面炮兵集中配置方式定位定向系统

提出了一种适用于地面炮兵测地作业,并与地面炮兵射击指挥控制系统一体化的集中配置的指挥测地车式地面炮兵定位定向方案,并对方案的可行性,测地精度,反应时间进行了分析。     

舰载跟踪雷达捕获概率分析

论述了舰载跟踪雷达捕获概率的分析与计算方法,给出了影响跟踪雷达照准概率的误差环节,并对搜索雷达稳定平台的隔离剩余误差作了较详尽的分析。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。