基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

开关磁阻电机模型参数新辨识算法

将混沌变异粒子群(CM PSO)应用在磁链数学模型的参数辨识可以得到精确的开关磁阻电机磁链模型。针对标准PSO收敛慢、易于早熟的缺点,CM PSO通过混沌优化后粒子群分成两个子群和混沌粒子群,然后通过精英粒子的适应度方差和最优解变异算法保证了改进算法的收敛。磁链辨识结果证实这种参数离线辨识算法收敛速度快,参数精度高的特点。     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法。这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题。某学者提出了一种新群智能算法———果蝇算法。对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能。重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定。指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括。     

激光辐照下树脂基复合材料温度场MSPH算法的并行化

改进的光滑粒子方法在模拟激光对树脂基复合材料的辐照效应时具有明显优势,但串行计算通常难以满足需求。为了提高程序的运行效率,基于消息传递界面并行编程环境实现了串行程序的并行化。将个人电脑完成的串行计算结果与峰值5万亿次的计算机集群完成的并行计算结果进行了比较,并对并行程序的加速比和并行效率进行了测试。数值计算表明,并行计算结果与串行计算结果一致,且并行效果显著,说明基于消息传递界面的并行化是成功的。     

基于粒子群优化算法的复杂系统可靠性分配与优化

为了能快速获得费用最小约束条件下的复杂系统可靠性优化分配结果,在对可靠性成本函数及可靠性数据分析研究的基础上,选择了一种工程上易于获取的三参数可靠性成本函数模型作为可靠性优化分配模型;在此基础上,研究了粒子群优化算法的参数选择方法,提出了一种适合于复杂系统可靠性分配的改进型粒子群优化算法——变加速系数的粒子群优化算法,减少了可靠性分配过程中的主观因素,加快了可靠性优化分配的收敛速度。通过实例分析并与遗传算法进行了比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

具有策略偏好的模糊双矩阵对策模型及其应用

针对局中人对策略有偏好、支付值模糊的双矩阵对策给出了一种具体的求解方法,首先根据加权算子集结得到局中人的策略偏好向量、利用模糊数排序方式将模型转化为清晰的双矩阵对策,再利用粒子群优化算法求解。最后以雷达电子对抗为例,建立了具有策略偏好的模糊双矩阵对策的作战效能评估模型,研究结果对于双方资源分配,提高作战效能具有一定的军事应用价值。     

基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。     

SVM与PSOHF参数优化装备机械传动齿轮故障诊断

为了提高支持向量机(SVM)对齿轮故障诊断的准确性,提出了一种基于SVM与PSOHF参数优化的机械传动齿轮故障诊断新方法。采用蜜蜂觅食机制改进粒子群算法(PSOHF)对SVM径向基核函数参数c和g进行了优化,建立优化后的SVM模型;而后对齿轮不同裂纹长度的故障信号进行小波包分解,将相对小波能量作为故障特征向量输入SVM;进行模式识别和故障分类,最终实现齿轮故障诊断。齿轮裂纹故障振动实验信号的研究结果表明,PSOHF优化的SVM提高了分类正确率,更适于实际中齿轮故障诊断。     

体硅CMOS工艺下一种带隙基准的单粒子辐射特性研究

在65nm和28nm体硅CMOS工艺下分别设计实现了一款带隙基准(bandgap reference, BGR)试验芯片,并采用脉冲激光单粒子模拟试验研究了其单粒子辐射特性。试验结果发现当脉冲激光能量足够高时,BGR的输出电压显著增加,且退火后电压不能恢复,表明BGR发生了单粒子硬损伤(single-event hard damage, SHD),进一步的试验研究证明BGR中的三极管(bipolar junction transistor, BJT)是诱发SHD的敏感器件。该研究为在体硅CMOS工艺下对BGR进行抗SHD加固设计提供了重要理论参考。     

非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪

介绍了高斯粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在此基础上,将此算法应用于机动目标转弯模型的跟踪中,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和EKF的跟踪性能差异。仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,并在精度和计算复杂度方面均优于PF。