多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

多状态系统故障树质蕴含集的求取算法

本章首先给出多状态系统状态空间的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在这些规则的基础上,提出多状态系统故障树质蕴含集的求取算法。通过实例分析,说明了这种方法的可行性。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

加速寿命试验的相关性研究

阐述了加速贮存寿命试验与自然贮存试验相关性的概念。讨论了几种常用的相关性评价方法,并用实例进行了相关性计算与分析。     

某型引信压电陶瓷加速老化试验

压电陶瓷作为压电引信的关键元件,其贮存可靠性至关重要。为研究贮存对压电陶瓷性能变化的影响,进行了历时176天的某型引信用压电陶瓷加速老化试验。根据试验结果研究了陶瓷的压电参数随试验条件和老化时间变化的规律,探索了压电陶瓷的贮存可靠性和可靠贮存寿命。     

ESD对电点火管安全性的影响研究

简述了真实静电感度测试方法及其数据处理方法,报道了利用该方法测试的两种电点火管DD—4.5、DD—17的静电感度测试结果。确定了其最小静电点火能分别为834μJ和188μJ。依据不同的ESD(静电放电)模型,讨论了不同静电危害源对电点火管直接放电时的最高安全电压值。     

INS故障诊断的概念体系

根据舰船惯性导航系统的结构和性能特点,提出了适合建立惯性导航系统(INS)故障诊断的概念体系及INS诊断的定义,为研究INS诊断系统奠定了理论基础。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

基于深浅知识的混合诊断模型

针对大型电子设备的诊断问题,提出一种基于深、浅知识的混合诊断模型,给出了诊断知识的组织模型,论述了混合诊断模型的建立,并给出了完整的推理控制算法。基于这种模型,研制了ＰＬＴＳ平台罗经自动测试系统．     

引信全电子安全系统失效分析及评估

本文根据全电子安全系统的一般结构模式,分析了其安全性设计的一般特点和可能造成其失效的各种原因,并在此基础上建立了全电子安全系统的失效故障树,给出了失效概率的定量计算结果。