弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

基于自适应神经网络滤波的引信去噪声研究

设计了自适应神经网络噪声抵消系统,该系统不需要关于噪声信号的先验知识,非线性映射能力强,具有自学习能力,计算量小,实时性好.利用该系统对含噪声的非线性信号建模,达到消除噪声的目的.通过LMS算法,对不同信噪比(SNR)的含噪引信信号进行滤波,仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制噪声.     

模糊神经网络航空兵师指挥自动化作战效能分析

从航空兵师作战过程出发,依据指挥自动化系统的组成,分析了对抗条件下航空兵师指挥自动化系统的作战效能指标体系;并结合人的因素对航空兵师指挥自动化系统作战效能的影响,建立效能评判指标体系, 在此基础上建立基于神经网络的对抗条件下航空兵师指挥自动化系统作战效能的模糊综合评判模型,进行自适应训练和误差分析.实验证明该效能评判方法的可行性.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

气动力/直接力复合舵系统神经网络参考模型设计

提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的神经网络设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用神经网络参考模型方法对等效舵机系统进行设计.最后,通过仿真验证了该方法可利用直接力喷流机构快速性,有效地提高复合舵系统的性能.     

具有摄动平衡点多时滞细胞神经网络的稳定性分析

通过构造适当的Lyapunov泛函和使用LMI技术,分别研究了多时滞细胞神经网络及对应的参数摄动系统的稳定性,得到了不要求互联矩阵对称及激活函数可微和单调下,易于计算及仿真的用线性矩阵不等式形式表示的确保系统稳定的若干充分条件.对激活函数及平衡点作出相应范数有界假设,得出了系统稳定平衡点间的距离估计.仿真实例充分验证了结果的有效性.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。