基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

自增强厚壁圆筒残余应力分布规律研究

以火炮身管自增强处理为背景 ,根据炮钢材料实际的拉伸—压缩试验曲线和性能参数 ,将Bauschinger效应系数和强化效应系数作为加载阶段产生的相当塑性应变的函数 ,对厚壁圆筒自增强处理产生的残余应力分布规律进行了理论分析和实验研究。     

“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

改进二阶自抗扰控制器在永磁同步电机上的仿真应用

对使用二阶自抗扰(Sencond-order Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)控制器的PMSM矢量控制系统而言,当负载转矩变化大时,ESO对负载的估计误差也较高。改进永磁同步电机矢量控制系统的二阶ADRC控制器以提高二阶自抗扰控制器的抗负载扰动能力。通过改进并结合负载转矩观测器到永磁同步电机控制中,在二阶自抗扰控制器中对扰动进行部分补偿,进而提升了二阶自抗扰控制器抗扰动的能力,使得矢量控制系统性能提高。仿真结果同样支持这一结果。     

基于SRWNN-FTSM的舰载火箭炮火控系统研究

针对舰载火箭炮大功率交流伺服系统存在的非线性特性以及不确定扰动,提出了一种自回归小波神经网络快速终端滑模控制器(SRWNN-FTSM)。基于快速终端滑模强鲁棒性特点,用自回归小波神经网络对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度,鲁棒性。利用SRWNN-FTSM控制器,有效克服了负载扰动、参数变化等不确定因素的影响。根据Lyapunov理论证明了闭环系统稳定性。仿真实验表明:所提方案可以有效提高系统的响应速度以及发射的命中精度。