引信系统的不确定性消除与信息融合技术

目的　研究引信系统的信息融合技术体系问题． 方法　论述了引信设计中信息使用的根本目的在于消除系统环境、状态及目标的不确定性． 信息融合是一种有效方法． 结果　提出了信息融合技术的基本研究体系． 结论　这种体系的提出对于分清其技术层次、明确研究内容及其关系是有价值的     

智能机器人车自主导航控制系统设计

针对智能机器人车的导航、控制问题,本文设计搭建了一套基于AT89S52的机器人车自主导航控制系统.该系统采用联合CCD和超声波测距的两级融合方法对目标的运动姿态、状态信息进行了检测,实现了机器人车的相对定位,确保了定位精度;并针对直流电机的PWM控制,采用了软件的方式分时产生两路PWM波,无需增加额外的硬件,既节约成本,又完全满足舵机的控制要求.通过对软件部分融合决策子程序的修改,可实现机器人车越障和目标跟踪的功能.     

基于人工免疫算法的车辆控制模型研究

对于自动驾驶中的车辆跟踪控制,仅依靠传统的控制策略进行速度调节无法达到准确、快速的跟踪效果。将免疫学原理中的人工免疫算法引入到车辆控制中,并建立了车辆横向和纵向的控制模型,以达到改善车辆控制的效果。通过大量仿真实验,验证免疫算法在车辆控制过程中的优劣。仿真结果表明,该控制系统在被控对象参数变化的情况下,仍具有良好的控制性能,具备了很强的自适应性和鲁棒性,能够迅速适应外界变化,具有较大的工程应用价值。     

基于Vc++的车辆运动中的实时图像处理

智能车辆研究是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点,图像处理是数字车辆的算法核心之一,本文通过对采集到的车辆运动中的动态图像进行边缘检测,主要实现了运动车辆的实时图像处理,通过对运动车辆的视频进行中值滤波,通过Soble算子提取图像的边缘信息,接着进行二值化处理,以便于分析理解和识别并减少计算量。利用VC 编制人机交互友好界面,实现数字逻辑变换及道路图像处理。实验证明,本文提出的算法具有良好的实时性、可靠性。     

独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用

提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法.推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中.经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强.改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段.     

基于可视图特征与CatBoost的转辙机故障诊断

针对道岔转辙机转换油压信号难以提取有效的故障特征且传统的故障诊断方式效果差的问题,本文提出一种基于可视图特征与CatBoost的道岔转辙机故障诊断方法。首先,采用可视图算法将时域信号转换为复杂网络图。然后,提取复杂网络图的5种统计特征,即网络平均度、全局聚类系数、平均路径长度、传递性特征与网络图密度。最后,通过CatBoost算法实现道岔转辙机故障诊断。将该方法分别与其它特征提取方法、故障分类算法进行比较。实验结果表明：可视图特征能够更有效表征道岔转辙机的工作状态,CatBoost算法对道岔转辙机4种工作状态的诊断准确率达到97.5%,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于免疫算法的车辆控制器的研究

将免疫算法引入到车辆控制器中,提出了自适应在线免疫算法的车辆PID控制器,以达到改善车辆控制的效果。通过大量仿真试验,验证了免疫算法在车辆控制过程中的优劣。仿真结果表明,该控制系统具备了很强的鲁棒性,能够迅速适应外界变化,具有较大的工程应用价值。     

目标跟踪中非线性滤波算法的研究

介绍了3种非线性估计方法.在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,EKF将系统进行线性化近似时存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度;PF对系统噪声和量测噪声的概率分布没有要求;RPF是改进的粒子滤波算法.分析了EKF、PF和RPF算法的原理,比较了3种算法的性能差异.仿真结果表明,PF滤波精度优于EKF,而RPF在精度和计算复杂度等方面均优于PF,且随着粒子数目的增加,PF和RPF的精度也不断提升.     

基于ADAMS机械手的运动学仿真研究

在ADAMS软件中建立机械手的简单模型,并添加约束进行运动学仿真。通过ADAMS/PostProcessor,可得到机械手上任意一点的位移、速度和受力等方面的分析曲线。最后利用其末端位移、速度、加速度分析曲线为实际机械手控制提供重要的依据。     

基于人工免疫的网络教学资源过滤的应用研究

提出了一个基于人工免疫机制的网络教学资源过滤模型.该模型可用于计算机远程网络教学平台;并采用SpamAssassin垃圾资源样本,对算法性能进行测试.实验结果表明,引进动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾资源,能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性多样性.