基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

潜艇电力推进装置的动态模型辨识

将系统辨识的方法应用到潜艇电力推进系统的动态特性的分析中 ,辨识算法采用递推增广矩阵法(RELS) ,并采用变遗忘因子 ,以改善系统的跟踪性能 .研究对象为一模拟电力推进机组 ,在实验数据的基础上建立了该系统励磁控制下的动态模型 .     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

履带车辆动力传动系统仿真与试验验证

基于EASY5软件平台,利用模块化的建模手段,建立了履带车辆动力传动系统动力学模型,并进行了加速过程仿真.通过实车试验验证了模型的有效性和仿真结果的正确性.结果表明,该建模手段可有效的应用于车辆性能分析及预测.     

水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制仿真研究

为解决用水力测功器实现螺旋桨高海情下动态负载模拟的难题,首先给出了问题的数学描述并从工程应用角度做了适当简化,完成了开环辨识试验和神经网络建模;然后基于模型预测控制的基本原理进行了水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制研究;仿真研究结果证明,文中所提方法确实有效,可用于水力测功器建模及动态加载控制。     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

油管油压信号的载荷识别

在高速柴油发动机喷油系统性能检测中,一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形进行分析来判断喷油系统的工作状况,阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性,进而得到其时域波形的理论与方法,并在模拟试验中获得了识别结果。     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标