脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

基于灰色滑模控制的火箭炮伺服系统仿真

新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

采用PWPF调节器的再入飞行器最优控制分配方法

针对具有反作用控制系统(Reaction Control System,RCS)和气动舵两类控制机构的再入飞行器,提出一种基于脉宽脉频(Pulse-Width Pulse-Frequency,PWPF)调节器的最优控制分配方法。将RCS的输入信号转化为连续变化量,RCS与气动舵的控制分配问题被描述为二次规划问题,并采用有效集方法对其求解。采用离散法和PWPF调节器将优化结果转化为RCS的开关机状态。与混合整数规划问题相比,连续二次规划问题更容易求解,计算速度更快。通过对二次规划问题的重构,该算法能有效地应对故障情况。     

变质心再入飞行器的质心移动方式研究

变质心控制是一种利用质量块的主动移动来改变飞行器质量特性的控制方式,该控制方式对于克服各种高速飞行器执行机构的气动烧蚀问题有着重要的意义.通过建立变质心再入飞行器的线性化方程,研究了质量块在飞行器内部不同方向上移动与可建立配平攻角之间的关系,并通过仿真计算可知再入飞行器再入的不同阶段质量块沿不同方向移动时的控制效率是有所差别的.研究结论对于提高变质心再入飞行器的控制效率有着重要的意义.     

加弓虽标准经费预算管控的建议

当前标准经费预算管控存在财权分散、行政消耗性开支难以控制、预算执行不够严格的问题。解决这些问题需要从制度上入手,不断创新预算的编制、审定、执行以及考核的方式方法,提高预算在投向投量上的控制力、约束力。     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.