异步电机定子电阻的观测

介绍了一种基于神经网络技术的感应电机定子电阻观测方法;讨论了定子电阻样本规划,并设计训练形成了定子电阻神经网络观测器.试验表明,该技术方法能有效地实施定子绕组电阻在线观测.     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

船用柴油机PID神经网络控制系统的设计

给出了PID NN控制器的结构形式、计算公式,并将其应用于船舶柴油机的转速控制系统中.从仿真结果可知,该算法的控制性能和鲁棒稳定性良好,具有较好的自学习和自适应性.     

基于可调光纤F-P滤波器解调的分布式光纤光栅传感系统

提出并实现了一种可满足工程实用要求的波分复用光纤光栅传感网络解决方案,系统通过可调谐光纤F-P滤波器的连续扫描实现波长信号的解调.该传感系统扫描带宽50 nm,单点工作带宽5 nm,对一般应用系统每根单纤可设20-30个点,系统最高扫描频率200 Hz,分辨率5 pm(约5με或0.5℃).     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

基于BP神经网络的柴油机调速特性和外特性统一建模

对比分析了柴油机调速系统常用的两种建模方法的优缺点,采用BP神经网络方法建立了柴油机调速特性和外特性统一模型,并给出了仿真结果。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于演化网络的体系对抗效能模型

在对Lanchester假设的扩展和网络化基础上,构造了体系对抗战场的图论表示FR,B=红军网络IR∪蓝军网络IB∪交战空间fR,B,利用生成fR,B的随机子网和对参战网络"去点"的方法,提出一种统一表示体系对抗中交战行为与网络行为的模型新范例——体系对抗演化网络模型,模型中网络部队作战效能不但依赖兵力规模和武器性能,而且受网络结构及其战场环境的影响。试验对比了拥有同等作战资源网络体系的作战效能,得到在一个对抗系统中无标度网络对随机网络的胜率高但并非总赢的结论,初步分析了在对抗系统中无标度网有效、鲁棒但脆弱的原因。     

基于大规模贝叶斯网络的安全性分析算法

贝叶斯网络计算量随着节点数增多呈指数增长,限制了大规模贝叶斯网络在安全性分析中的应用。为此,利用独立性条件分解整个网络,压缩推理时显式表达的项数,给出了计算顶事件发生概率及割集的算法,并分析了算法复杂性。在满足工程需要情况下,将提出算法与基于BDD算法相比,该算法表现出占用内存少、运行速度快的良好性能。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。