非线性规划神经网络的灵敏度分析

对非线性规划神经网络进行了灵敏度分析,得到了绝对值较大和导致目标函数或约束函数变化较大的元件控制网络的输出精度的结论,并对结果作了数值仿真验证。     

基于神经网络的泵机组运行模糊控制

泵机组的运行过程具有不确定性、非线性、强耦合性等特点,为满足其控制需要,文中提出了一种以模糊神经网络控制器为基础的控制系统,该系统充分利用神经网络的自学习及非线性逼近能力,又具有模糊逻辑推理能力,能对泵站泵机组运行的主要过程进行辨识并施以智能控制。     

车载电扫天线的物理设计考虑

车载电扫天线是实现移动卫星中的一项关键技术,结合具体的设计经验,本文在分析车载站设备特点的基础上,对天线物理设计中的一些关键问题作了详细的探讨。     

Hopfield神经网络的防空火力最优分配问题

火力的最优分配是作战计划的重要内容,它包含火力单位特性、目标单位特性、最优准则、射击条件四个方面的内容。简要介绍了Hopfield神经网络的基础知识,建立了防空自动化指挥系统中火力分配的Hopfield神经网络算法一般模型,在此基础上,阐述了利用该算法在火力分配中的一般应用,并通过在计算机上借助C语言编程实现了这一模型,得出了一种比较合理可行的火力分配方案。     

基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。     

战术导弹多学科设计优化

建立了战术导弹多学科系统分析模型,提出了战术导弹多学科设计优化方法.通过系统级总体设计优化和并行的子系统级发动机设计优化的嵌套循环,得到满足战术导弹总体设计指标的最优发动机设计方案,即得到内外弹道相匹配的发动机最优推力时间曲线,实现了战术导弹多学科设计优化,缩短了战术导弹总体和固体推进学科的设计周期.战术导弹设计优化时不仅考虑了导弹战技性能指标要求,而且还考虑了22个典型攻击目标的运动特性,增加了导弹最优设计结果的实用性.     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

某巡航导弹靶标RCS的仿真分析

某型巡航导弹靶标主要用于对拦截该弹的反导防御系统进行性能评估,而其在雷达照射下的RCS值是进行评估的一项重要指标,为研究其RCS值对反导防御系统中的雷达探测能力的影响,采用基于高频局部性原理的物理光学法(PO)和等效电磁流法(EEMC) 的综合来计算测量导弹的RCS值,并在改变雷达照射波入射方位角的情况下对该型导弹RCS的相应改变情况进行仿真分析,得出了该型号导弹的RCS图,为评估反导防御系统地基雷达的性能提供了参考依据.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.