信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

AUV纵倾角动态面滑模自适应控制

对于自主水下机器人(AUV)纵倾角跟踪问题,提出一种基于动态面滑模思想的自适应控制方法。首先对自治水下机器人纵倾角运动模型进行简化,其次针对不确定外干扰的情况,设计了自适应规律,对外干扰进行估计,在此基础之上设计了动态面滑模自适应控制器,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,最后通过给定参数的仿真实验结果可知,所设计的控制器在系统受到不确定外干扰时,表现出良好的鲁棒性。     

发挥图书馆在军校素质教育中的作用

提高军校学员的综合素质,实施素质教育,其任务不仅是文化的传递和能力的培养,而要在传授知识、发展能力的基础上,着重培养学员的人文精神和科学素养.文章论述了图书馆在加强军校素质教育中的作用、功能以及具体措旌.     

近似推理在水雷参数分析专家系统中的应用

为了尽快分析出未知水雷障碍参数,根据水雷战的特点,提出了建立未知水雷障碍参数分析专家系统的观点,对专家系统的设计方法进行了一定的探讨,并针对专家系统建立中的"瓶颈"问题,提出了基于Vague集插值近似推理的专家系统知识自动获取方法,在介绍推理过程的基础上给出了算例.从推理的结果来看,该方法具有较高的可信度,从而为专家系统的研制提供了一定的方法支持.     

基于科学计量的机器学习技术发展评估分析

机器学习是通过数据训练使机器获取新的知识和技能的计算机技术,是人工智能技术的核心和前沿领域之一。本文以Web of Science?核心合集收录的机器学习领域相关SCI论文和incoPat全球专利数据库收录的机器学习领域相关专利为数据源,运用科学计量方法对文献数据和专利数据进行时间、地域和机构分布分析,展示了机器学习领域研究实力的分布情况,并对机器学习的发展趋势进行了分析;然后利用主题聚类分析方法及可视化软件VOSviewer,挖掘出机器学习领域的关键技术、技术热点;最后对结果进行了总结分析,以期为我国机器学习发展布局提供参考和借鉴。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

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。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。     

某新型远程AUV的视景建模及可视化仿真研究

在某新型远程自主水下航行器（AUV）的几何空间坐标方程和运动学数学模型的基础上,根据该新型AUV的组成和物理特性完成其在虚拟场景中的三维模型构建。该模型不仅可以准确反映AUV的各项物理参数和真实尺寸,而且可以在数学仿真的同时实现模型仿真的可视化,更加直观、生动和实时地反映AUV的位姿状态以及巡航、悬停和目标跟踪等过程。