基于振动分析的坦克柴油机汽缸燃烧压力检测方法

针对在坦克实车上不易直接测量柴油机汽缸压力的问题,提出了一种通过测量柴油机汽缸盖振动信号来间接检测汽缸燃烧压力的方法。在某型坦克柴油机上同步测量了汽缸燃烧压力、汽缸盖振动信号和变速箱振动信号,利用自适应滤波方法滤除了汽缸盖振动信号中包含的变速箱振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体燃烧压力激发的振动信号,利用Hilbert变换和小波分解方法分别提取了振动信号和压力信号的特征波形。建立了RBF神经网络模型,以汽缸盖振动信号的包络作为网络输入,实现了汽缸燃烧压力的间接检测。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

基于复杂网络理论的军事力量部署研究

运用复杂网络理论,将军事力量部署进行网络拓扑化,通过分析计算网络关键节点的组成来研究军事力量在空间部署的合理性。在定义了军事力量部署网络拓扑化后的关键节点概念的基础上,提出了基于网络节点度和介数综合数学模型来评价网络节点关键度量值数学模型及基本算法流程,并运用案例进行了计算分析。     

适用于传感器网络战场监视系统的无锚点定位算法

针对传感器网络在军事领域的应用。本文提出一种适用于战场监视系统的三维无锚点自定位算法。该算法首先对布撒后的全网节点进行不基于地理信息的分簇算法,缩短了全网坐标建立的启动时间。当簇头节点能量将消耗尽时,再进行基于地理信息的分簇算法更新簇头节点。采用OFDM测距方法后,减小了节点间的测距误差。仿真实验表明,传感器网络鲁棒性较高,在区域为400m×400m×50m的三维空间内,随机放置200个节点,其平均定位误差为0.64%,满足战场传感器监视系统的要求。     

战场通信网络战时抗毁性初探

以战时应用为背景研究了战场通信网络的战时抗毁性定义,分析了影响抗毁性的可能因素,提出了基于干线节点密度变化、网络可通性度量及网络流量变化等的战场通信网络战时抗毁性评价指标,并提出了提高军用通信网络战时抗毁性的可能措施和方法。     

基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测

由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

一种新的MIMO非线性系统动态解耦控制方法

提出了一种基于回归小波网络(recurrent wavelet networks)的多输入多输出系统(multi-input multi-output)动态解耦控制的新方法.该方法为分散式控制结构,采用回归小波网络作为解耦辨识器(decoupling identifier),在线动态辨识、回馈对应输入输出的灵敏度信息(sensitivity information),PID神经网络控制器根据回馈信息实现自适应分散独立控制.小波函数的紧支性、波动性以及回归网络较强的动态非线性映射能力使得回归小波网络具有较好的综合性能.仿真结果表明,用该方法构成的控制系统解耦效果好,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。