FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

自动跟踪算法的研究

本文简要地介绍了目前用于实时电视图像自动跟踪的跟踪算法 ,对于几种常用的跟踪算法进行了简要的分析和比较得出 :相关跟踪算法具有跟踪距离远、可靠性高等特点     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

兵员周期变化对征兵的影响

兵员周期是客观存在、不断变化、有规律可循的.把握好兵员周期的动态特征、可预计特征、可延展特征、可塑性特征,对于做好征兵工作具有一定的理论指导和创新借鉴意义.     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

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.