基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进...     

基于SOM神经网络的齿轮箱健康评估方法

为了实现齿轮箱健康状态早期识别以及定量化评估,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的齿轮箱健康评估方法.该方法首先对齿轮箱振动信号进行小波降噪处理,减小噪声对信号分析的干扰;然后提取可以描述信号特征的时域参数,归一化后输入到SOM神经网络,计算输入数据与正常数据最佳匹配单元之间的欧氏距离;构造一个用于定量化表...     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

SINS/GNSS自适应反馈校正滤波

SINS/GNSS组合导航中,反馈闭环校正比开环输出具有更高的短时精度;但反馈校正的输出会有长时间缓慢发散迹象。传统工程上应用最优奇异值可观测度对反馈向量进行自适应调整,但最优奇异值计算量很大,且不同机动情形下的最优奇异值也不相同,很难确定。通过分析卡尔曼滤波的方差矩阵,提出一种新的可观测度定义,并利用滤波协方差矩阵确定新的可观测度,并结合人工神经网络确定反馈校正的自适应调整系数,仿真表明新方法抑制了反馈校正输出误差的长时缓慢发散,提升了导航精度。     

无线传感网和神经网络的民用火药贮存在线监测系统

针对目前绝大多数火药仓库的温度、湿度控制由于采用人工操作导致对温湿度不能实时精确监控从而导致火药失效的问题,设计了一种基于无线传感网和神经网络的火药贮存在线监测系统。该系统将无线传感网络终端节点实时收集到环境温度和水分信息传给神经网络控制器,根据神经网络控制模型实时调节火药贮存温湿度控制设备的各个参数,实现对火药贮存环境温湿度的自动化和实时精确控制,提高火药贮存的可靠性和经济效益。