基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

灵敏度和偏移补偿的MEMS压阻式加速度传感器

针对传感器中存在的灵敏度和偏移补偿问题,提出了一种新的MEMS压阻式加速度传感器设计,它由一个传感器和一个总的接口电路构成,可用0.18μm商用CMOS工艺实现设计。传感器结构由8个硼扩散结晶体压敏电阻连接起来构成一个惠斯通电桥来感知加速度;接口电路由一个主放大器和传感器灵敏度及温度偏移补偿电路构成;实验结果表明,传感器具有很高的在轴加速度灵敏度和灵敏度补偿效果,整个系统具有可达5 k Hz的可扩展的系统带宽,而且偏移估计误差减少到了±10μV以内。     

大口径舰炮摆弹机构柔体动力学及 弹药运动误差研究

为提高舰炮自动机机构和弹药运动的控制精度,需要研究自动机柔性动力学问题。首先,利用多体动力学理论,研究弹药摆弹与转弹之间的交接运动误差;然后,根据拉格朗日方程推导了特定浮动坐标系下摆弹臂柔体动力学方程,分别由摆弹臂柔体与刚体动力学模型,分析了柔性摆弹臂的前四阶主振动响应,进一步比较了柔性体振动对于误差的影响。研究表明:在弹簧驱动条件下,柔性摆弹臂在大范围运动的同时包含着高频振动,由动力弹簧输出的摆角包含有振动成分;根据弹性振动引起的(角)位移响应误差,可以确定摆/转接口中摆弹臂摆角、弹药位移与姿态误差裕度,而抑制柔性摆弹臂一阶主振动可以有效减小响应误差。该研究结果可用于摆弹臂结构优化并以此提高摆/转接口的可靠性。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

整体缝合夹芯结构复合材料力学性能

所设计的新型整体缝合泡沫夹芯复合材料结构,能够避免一般斜缝方式引起纤维交叉损坏的弊端。采用真空导入模塑工艺制备整体缝合泡沫夹芯结构复合材料,研究缝合结构、缝合方式以及缝合纱线用量对整体缝合泡沫夹芯复合材料平压力学性能和弯曲性能的影响。结果表明,新型缝合结构在保证平压力学性能的同时,相比于垂直缝合结构弯曲破坏载荷提高了94.4%;穿透缝合方式能够显著提高试样的平压强度和弯曲破坏载荷;随着缝合纱线用量的增加,整体缝合泡沫夹芯复合材料的压缩和弯曲性能显著提高。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

面向人机交互的运动想象脑电信号感知算法研究

脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题,以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的,提出了基于小波包变换(WPD)和一对多共空间模式(CSP)的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带,筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一对多CSP算法进行特征提取。最后对各子频带的特征进行组合并使用BP神经网络进行分类。算法的有效性通过BCI竞赛的基准数据集进行了测试,相交于竞赛结果有了明显提升。