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鉴于锂电池荷电状态(state of charge, SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进行估算,该网络能够将电池管理系统测量所得的电压、电流、温度映射到SOC。基于某型号18Ah锂电池性能测试所获得的大倍率脉冲工况放电数据进行了实验验证,得到三种温度下锂电池SOC估算结果的平均绝对值误差为1.92%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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临近空间高超声速飞行器近年来获得了广泛关注,本文提出一种以基于火箭发动机和双燃烧室冲压发动机的多模态火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机作为飞行器的动力系统,并进行了性能分析研究。该飞行器在海拔10 km左右高度以0.8马赫的速度投放,在重力和发动机推力的联合作用下,能够在海拔5~8 km处加速到2马赫;然后加速爬升进入临近空间,发动机工作在引射亚燃或者双燃烧室亚燃模态下。可以根据实际选择高推重比、较低推进剂比冲效率的引射亚燃模态,或是较低推重比、高推进剂比冲效率的双燃烧室亚燃模态。最终飞行器加速到6马赫(26 km),进入双燃室超燃模态。针对空中发射模式和地面发射模式进行了轨道优化,仿真结果表明:在加速爬升到6马赫(26 km)的过程中,空中发射模式相比较地面发射模式可以节省37%的推进剂;空中发射模式存在一个负的最优初始飞行角度使得剩余质量与初始质量的比值达到最大。 相似文献
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提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。 相似文献
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228.
针对BP网络的不足,提出基于概率神经网络(PNN)进行空袭目标识别的方法。首先提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等特征并进行归一化处理,作为输入层数据,然后建立了概率神经网络目标识别模型。M atlab仿真实验表明,该方法识别空袭目标简单快速且准确率高,具有良好应用前景。 相似文献
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根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。 相似文献
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