基于改进算法的BP神经网络在故障诊断中的应用

BP神经网络凭借其自身的优势被广泛的应用于故障诊断领域,本文介绍了有动量梯度下降法的BP神经网络,在分析故障诊断机理的基础上建立了BP神经网络模型,然后通过模型对某型装备进行故障诊断,并运用Matlab软件进行仿真得出结果.     

基于改进算法的BP神经网络在故障诊断中的应用

BP神经网络凭借其自身的优势被广泛的应用于故障诊断领域,本文介绍了有动量梯度下降法的BP神经网络,在分析故障诊断机理的基础上建立了BP神经网络模型,然后通过模型对某型装备进行故障诊断,并运用Matlab软件进行仿真得出结果。     

随机预测控制及其在导弹制导中的应用

基于最优预测控制理论及局部最优预测控制理论,利用庞特里亚金随机极值原理研究了两类代价函数的随机预测控制问题,给出了终时最优及一般形式的随机预测控制算法.针对机动目标的拦截问题,考虑系统状态噪声和观测噪声等随机因素影响,分别推导了2种形式的随机预测制导律.通过对机动目标拦截的仿真,表明了一般形式预测制导律的有...     

主成分分析法及其在数据降噪中的应用

为从含有噪声的采集信号中提取有用信号,确保飞行器试验结果数据的准确性,提出采用主成分分析提取有用信号的方法。阐述主成分分析的基本原理,分析主成分分析与奇异值分解SVD分析的区别与联系,给出采用Hankel矩阵和采用不重复排列矩阵的主成分对单列信号进行降噪处理的方法,并对无趋势信号、有趋势项信号和含冲击成分示例信号进行降噪设计。结果表明:主成分分析对无趋势信号、有趋势项信号具有很好的去除白噪声的效果,但不适用于含冲击成分信号的降噪,该方法可为相关领域信号分析提供参考。     

预测滤波算法在光测跟踪伺服系统中的应用

由于被测目标运动速度和加速度的不断提高,致使光电经纬仪跟踪的动态误差急剧增大;而现有的控制方法已逐渐无法满足控制精度的要求。为此,提出将预测滤波算法应用于光学测量的跟踪伺服系统,采用KALMAN滤波技术在MATLAB仿真及电视跟踪系统中实测,仿真及实测结果表明预测滤波算法可以较大幅度的减小跟踪误差,提高系统的跟踪精度。     

随机服务系统在装备需求预测与决策建模中的应用

为解决复杂约束条件下装备维修保障决策难题,运用随机服务系统原理进行装备需求预测与决策建模。结合装备维修保障需求预测与决策问题实际,系统分析随机服务系统模型的基本组成、分布规律、表示方法及主要模型和衡量指标,提出基于保障效率约束条件的装备维修保障需求预测与决策方法,结合装备维修保障实际建立了装备维修保障的损失函数概念,并运用实例验证了该方法的可行性和有效性。该研究结论对创新装备维修保障需求预测与决策方法,推进装备维修保障精确化发展具有一定的现实意义。     

一种改进的BP算法在导弹成本预测中的应用

文中提出了一种更有效的前向BP神经网络．考虑了导弹成本中的一些非确定性的影响因素，建立了导弹成本的估算模型。经过算例结果表明，该方法所得的导弹成本预测精度取得了较满意的结果。具有实际应用价值。     

改进递阶GABP算法与一般BP算法在陀螺仪随机漂移建模中的应用分析

针对改进的递阶GABP算法的特点,将其应用于陀螺仪随机漂移建模.通过引入巴特莱特（Bartlett）提出的＂95%置信限＂理论,对改进递阶GABP算法与一般神经网络BP算法的陀螺仪随机漂移建模进行比较,分析得到改进递阶GABP算法更能在较短的时间内建立陀螺仪随机漂移误差的精准模型.     

Avidm在飞行器协同研制中的应用

首先对飞行器协同研制的必要性以及飞行器协同研制的功能需求进行了描述,接着介绍了Avidm在构建跨单位协同研制平台中的作用,最后研究了Avidm在飞行器协同研制中的应用方式．     

灰色神经网络在空舰导弹寿命预测中的应用研究

结合灰色理论与BP神经网络建立了灰色神经网络组合预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合.利用三种灰色模型及灰色神经网络模型对某型空舰导弹某电子设备的失效时间进行预测,研究结果表明灰色神经网络预测效果明显优于灰色模型,是一种实用的且精度较高的预测方法.     

一致性校验在滤除异步信号中的应用

为使反辐射导弹（ARM）系统在无法给出跟踪目标的选通波门下仍能完成异步脉冲滤除，文中提出了一种基于一致性校验的滤除异步雷达信号方法，通过MATLAB对该方法进行了仿真与分析，并利用仿真结果验证了在这种情况下此异步信号滤除方法的有效性。     

SR-CDKF在组合导航直接法滤波中的应用

为了解决SINS/GPS组合导航系统姿态、速度和位置等导航参数的非线性估计问题,提出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SR-CDKF)的直接式滤波估计方法。系统状态方程选取惯导力学编排方程,系统状态向量和观测向量分别选取SINS导航参数和GPS输出参数,构建了SR-CDKF滤波器。该滤波器可以使导航参数动态过程得到直接反映,并使得直接式滤波计算流程得以实现。以MATLAB中areoblk_HL20模块为基础构建了仿真系统并进行了仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的滤波精度、良好的滤波收敛性和稳定性,能使非线性模型下SINS/GPS组合导航系统的导航要求得到满足。     

文化算法应用于阵列天线方向图综合

介绍了文化算法在阵列天线方向图综合中的应用，以降低线天线阵的最大相对旁瓣电平为优化目标，对线天线阵的方向图进行了优化设计。并给出了基于实数编码的文化算法实现步骤。文化算法所具有的双层结构特性，使其在问题求解过程中能够利用经验知识来指导搜索过程，从而具有较好的全局寻优性能。通过计算机仿真，证明该算法所获得的天线方向图最大相对旁瓣电平低，并且具有较快的收敛速度。     

Savitzky-Golay滤波方法在末敏弹稳态扫描测量数据处理中的应用研究

末敏弹稳态扫描数据测量精确与否直接关系到末敏弹在实战中能否锁定目标并形成精确打击,而在以往的稳态扫描数据处理中,应对波形记录数据出现削波、抖动及小信号现象处理不准确,作者提出应用卷积方法对数据进行最小二乘平滑和微分处理,建立完整的数据测量及后续处理的程序模型.实验结果表明:该方法扫描角数据处理较峰峰法测量精度更高,能够很好地克服转速测试常见波形问题,测试结果精确,可以应用于末敏弹稳态扫描数据处理程序中.     

PSO网络优化双重卡尔曼滤波在初始对准中的应用

为了解决捷联惯导系统初始对准过程中天向方位失准角收敛过慢的问题,提出了基于带惯性权重的微粒群（PSO）优化网络逼近的双重卡尔曼滤波算法．首先,利用滤波过程中产生了新的天向方位失准角九和水平方位失准角氐信息进行双重卡尔曼滤波估计。然后针对滤波结构复杂、运算量大的问题,利用双重卡尔曼滤波获取的数据作为训练样本,PSO优化神经网络的算法来实现捷联惯导的初始对准。仿真结果表明,新算法结构简单。计算量小,具有实时性和快速性,同时可以保证系统的对准精度。     

卡尔曼滤波直接法在INS/GPS组合导航系统中的应用

结合INS／GPS组合导航系统，讨论了卡尔曼滤波直接法的应用，仿真结果证明，采用卡尔曼滤波直接法可以有效地提高组合导航系统的导航精度。     

UKF滤波算法在弹箭落点估计中的应用

依据部分弹道的弹道轨迹测量数据,准确预报弹道落点,是弹道修正弹药智能化的关键技术.综合考虑滤波精度和算法复杂度,文中采用质点弹道模型和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter)方法,建立了弹道滤波模型和外推弹道模型.通过对雷达测量数据的处理结果表明,UKF弹道滤波模型和质点外推模型有较高的精度.     

形态滤波方法在抵肩力信号降噪中的应用研究

针对抵肩力实验信号采集过程中引入的噪声污染问题,基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态学降噪方法。该方法采用形态开闭-闭开运算提取含噪信号的正、负冲击成分,根据不同尺度形态运算后的噪声统计分布,对不同尺度下形态运算的结果进行加权平均去噪,解决了细节保持与噪声滤波之间的矛盾。仿真实验以高斯白噪声干扰下的blocks信号为研究对象,信噪比和均方根误差为评定降噪结果的标准,结果表明该方法与传统阈值降噪方法相比具有更好的降噪效果。抵肩力实验结果的应用表明,该方法能够在有效抑制信号噪声的同时较好地保留抵肩力信号特征细节,为抵肩力信号特征的提取提供了一种降噪方法。     

三种空间插值算法在地磁匹配基准图构建中的应用

针对地磁匹配导航对构建高密度、高精度的磁基准图的需求,结合目前应用较为广泛、效果较好的3种空间插值方法,用某地区的实测地磁数据进行了插值效果分析。对于插值效果的评价引人了交叉验证法,并借助误差最大值、最小值、平均误差、标准差和运算时间等6项评价指标对3种插值算法进行了综合评价。通过研究说明了3种插值算法各自的特点和应用范围。     

平滑算法在航空物探高精度姿态测量中的应用

为了满足航空物探对于高精度姿态、位置基准的需求,对平滑算法在航空物探高精度姿态测量中的应用进行研究。采用SINS与单天线GPS组合导航的方案,构建了15状态Kalman滤波器。通过仿真实验和转台实验分析了机动对于状态估计的影响,对比了Kalman滤波与R-T-S(Rauch-Tung-Streibel)平滑的估计效果。实验结果表明:经过R-T-S平滑处理后,可以显著提高组合导航系统的状态估计精度,在长航时高动态条件下为航空物理探测仪器提供高精度的参考基准。