嵌套式多涡卷混沌系统及其电路实现

通过在Jerk系统的3个子方程上依次添加符号函数,构造出3个三维嵌套式吸引子混沌系统。改变符号函数的幅值,可得到多个不同形态的嵌套式多涡卷吸引子。分析了系统的平衡点和参数不同取值时的相图等。利用周期脉冲函数,扩展嵌套式吸引子混沌系统的平衡点,实现了单方向排列的嵌套式多涡卷混沌吸引子阵列。根据相应的系统方程设计出具体的电路,给出了电路仿真图,证实了数值模拟和电路仿真结果的一致性。     

基于以太网通信的脉冲变换器测试系统设计

针对遥测设备脉冲变换器功能检测的需求,设计了基于以太网通信的脉冲变换器测试系统。采用现场可编程门阵列(FPGA)作为测试系统的核心控制器,通过对各功能模块的时序控制,完成多路信号源的产生和变换器工况数据接收的任务。通信模块采用以太网协议芯片W5300。相比传统的USB总线,W5300具有硬件电路简单、传输速率快且信号稳定的优点。整个系统运用模块化和软件化的设计思想,提高了测试的灵活性和自检纠错能力,能可靠实时检测变换器的性能状况,成为国防航天设备研发中不可缺少的一环。     

一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法

在起伏环境中,针对判决门限设置导致的脉冲检测结果不稳定问题,提出一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法。通过时域迭代相关法获取待分析数据包络;按类间类内方差比最小准则实现判决门限的自动推荐;根据推荐门限和检验统计量对"真脉冲"实现判决与提取。在仿真条件下,相比噪声方差法,在同一虚警概率和漏报概率下,该方法对判决环境的最低要求降低了4 d B,进一步降低了起伏环境对脉冲检测性能的影响,改善了脉冲检测效果。实测数据处理结果进一步证明了该方法的可行性和有效性。     

带脉冲负载多相储能发电机励磁控制系统设计

对于转速和负载同时扰动的多相储能发电机励磁控制系统,传统电压反馈控制难以满足直流侧调压要求。为此,设计了一种具有前馈加电压、电流双闭环反馈控制结构的励磁控制系统。该系统在电压闭环与电流闭环控制的基础上,引入了前馈控制环节,给出了推导前馈控制方程以及获取前馈控制参数的方法。实验结果表明:前馈控制在励磁控制过程中起主导作用,有效提高了励磁电流响应速度;电流反馈与电压反馈控制可对前馈控制误差进行补偿,有效提高了直流侧调压精度。     

浅谈大口径机枪弹的发展

大口径机枪弹的主要作用是对付低空低速轻型飞机、武装直升机,毁伤底面轻型装甲车辆和易燃目标,还可以摧毁掩体、火力点,杀伤集群有生目标等,在火力压制方面亦有特别好的效果。本文简述了大口径机枪弹的发展历史过程,重点介绍了12.7mm口径机枪弹、14.5mm口径机枪弹以及大口径机枪弹未来发展趋势。     

基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。     

故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。