基于EMD和LSTM的火箭炮电气系统状态预测

为对火箭炮电气系统状态进行预测,提出一种基于EMD-LSTM的火箭炮电气系统状态数据预测方法.针对火箭炮电气系统状态数据的变化特点,将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)良好的滤波特性和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)优异的数据预测能力相结合,并进行预测分析实验.实验结果表明:该方法预测的数据与原始数据之间的均方根误差值较小,且优于直接对原始数据进行预测的结果,能为火箭炮电气系统故障预测提供可靠的数据.     

远火武器系统虚拟维修的仿真技术研究

针对某型远程火箭炮武器系统虚拟维修训练中故障模拟难点,在研究故障产生机理的基础上,运用面向对象方法建立由维修对象、故障源、故障现象、故障传播有向图和检测点等组成的故障模型,研究虚拟环境中故障特征信号、故障现象的模拟及仿真运行流程,并利用Virtools实现某远程火箭炮火控系统典型故障的建模与仿真.结果表明,该模型能实时生成故障现象和故障数据.     

火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制

针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,设计了一种模型参考模糊神经网络自适应位置控制器。利用RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识,用梯度下降法实时修正模糊控制器的输入输出隶属度参数,以使模型参考模糊神经网络能根据火箭炮跟踪发射过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小火箭炮发射过程中系统参数变化和外部干扰的影响。仿真和实验结果表明,该方法可有效提高火箭炮位置伺服系统的动态响应能力和稳定性,并使系统具有很强的鲁棒性。     

新型火箭炮武器系统可靠性指标评估研究

结合可靠性指标评估工作的实践,针对某新型火箭炮武器系统的技术与结构特点,选取了该武器系统可靠性评估的参数,建立了可靠性评估的数学模型,得到合理的评估方案,并对武器系统的故障进行了科学分类,建立了故障判别的流程图.对评估试验的数据进行了理论和实践分析,利用分析结果对新型火箭炮武器系统可靠性参数指标进行了系统的评估,从而为该新型武器系统的可靠性研究提供了科学依据.     

火箭炮射向的智能风速修正测控系统

为了减小风对火箭炮命中率的影响,设计了一种火箭炮射向的智能风速修正测控系统。该系统由风速检测和智能控制两部分组成。风速检测是在风杯风速仪的基础上利用光电传感器进行检测,光电传感器排列成半圆形阵列,机械装置指针的不同指向,使光电传感器阵列输出不同的电压信号。智能控制部分采用灰色预测算法对测量结果进行智能处理以及灰色预测,借助PID控制算法对火箭炮瞄准系统进行延时控制,修正了火箭弹在横风作用情况下的落点偏差,并使火箭炮发射系统的瞄准修正时间大大缩短,改善火箭炮发射系统的性能。     

远程火箭炮通信控制机故障模式及影响分析

某型通信控制机是某型远程火箭炮通信系统的核心设备。作为一种电子通信设备,其故障机理十分复杂,给装备保障人员的故障诊断及维修保障工作带来了巨大的困难。采用硬件故障模式及影响分析法对通信控制机故障模式及影响进行分析,通过通信控制机的结构分析、功能分析、故障模式分析、故障影响分析等,最后得出某型远程火箭炮通信控制机故障模式及影响分析报告。该故障模式及影响分析报告可为某型远程火箭炮通信控制机的故障诊断和维修保障提供依据。     

防空火箭炮无抖振滑模鲁棒控制策略设计

针对防空火箭炮运行过程中巨大的外部扰动以及自身参数摄动,设计了一种新型无抖振滑模鲁棒控制策略.该控制策略在建模时将电流环简化为完全跟踪,速度环采用比例控制,在降低系统阶数的同时保证了建模的准确性.通过自适应的方式计算增益值,推导出了一种新型滑模控制律以补偿干扰的影响.仿真和实验结果表明,该控制策略能有效抑制控制输入抖振,改善了防空火箭炮的动态性能和鲁棒性.     

基于RBF+NTSMC的舰载火箭炮随动系统控制研究

针对舰载火箭炮控制系统存在火箭炮射速、跟踪精度的问题,提出了一种基于RBF神经网络的非奇异终端滑模控制(NTSMC)策略。基于非奇异终端滑模控制强鲁棒性的特点,用RBF神经网络对未建模动态进行自适应逼近,将RBF神经网络与非奇异终端滑模控制相结合,既保持系统良好的鲁棒性又提高了火箭炮发射精度。仿真结果表明:与传统的NTSMC相比,该控制策略有效地提高舰载火箭炮系统的响应速度、鲁棒性以及发射的命中精度。     

火箭炮系统使用可用度的仿真

火箭炮系统使用可用度的仿真研究,通过收集分析火箭炮系统的构成、功能,建立火箭炮的系统结构树.经收集分析该武器系统相关可靠性、维修性、保障性数据,并依据仿真模型的数据要求进行数据处理.最后利用Visual Basic.net开发完善火箭炮综合保障仿真系统.     

一种改进的自适应增强-支持向量回归机的故障预测方法

针对支持向量回归(SVR)方法对突变故障预测精度较低的问题,提出了一种改进的自适应增强算法(AdaBoost)提升SVR故障预测性能。该方法通过AdaBoost算法获取训练样本中突变点的权重并构造加权支持向量回归机增强突变点的训练,以提高对突变故障预测精度。利用自适应权重裁减方法剔除权重较小的样本点,来提高算法的训练速度。将本文方法用于发动机磨损元素的时间序列预测中,一步预测相对误差达到了0.025. 实验结果表明该方法在保证预测精度的前提下有效地提高了故障预测速度。     

舰炮电气故障神经网络预测技术研究

为实现舰炮的故障预测和健康管理,针对舰炮电气系统的运行机理,利用电路仿真软件提取了该系统的故障知识,建立了故障诊断专家系统知识库,并运用BP神经网络方法实现了该舰炮电气系统的故障预测。仿真结果验证了该方法的有效性,取得了良好的诊断预测效果。     

自适应反演滑模控制在火箭炮交流伺服系统中的应用

针对某火箭炮俯仰运动的位置控制问题,采用了一种自适应反演滑模控制方法.自适应反演控制律保证了闭环系统最终有界,使伺服系统能够全局渐进跟踪参考位置指令,从而达到交流伺服系统稳定跟踪控制的目的,滑模控制抑制了模型参数摄动和外界干扰的影响.通过不同条件下的仿真研究,分析了自适应机制和滑模控制在运动控制中的作用,结果表明该方法...     

车载火箭发射系统模态分析与试验研究

为提高火箭炮的寿命及射击精度,通过试验模态分析法进行火箭炮系统模态测试。获取结构固有频率、 模态振型和阻尼比等模态参数,分析在不同胎压、支撑高度下系统的振动特性,为火箭炮结构系统的振动特性分析、 振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。简化模态测试试验过程,将测试获得的整车模态振动 参数与有限元仿真结果对比分析。仿真结果验证了有限元分析的精确度,提高了计算模态分析的应用价值。     

基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统

快速有效地诊断和排除自行火炮故障是当前装备维修保障工作的重点。对这样复杂的设备进行故障源的充分暴露和故障定位，仅依靠传统方法有较大的局限性。将故障诊断专家系统引入自行火炮故障诊断领域为自行火炮故障诊断提供了新的方法。该系统由诊断信息获取模块、案例库管理系统、诊断推理机制、学习模块、人机界面和诊断报告模块组成。利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高自行火炮的维修效率和自行火炮装备故障诊断的正确性和效率。     

基于改进遗传算法的反后坐装置故障诊断方法

反后坐装置是火炮射击故障率最高的部件之一。驻退机故障主要体现在驻退机内液量不足及节制环、驻退杆活塞套等零件磨损,完整火炮难以直接测量内部零件磨损量,因而驻退机故障诊断困难。通过建立反后坐装置后坐、复进运动数学模型,对射击中出现的驻退机故障及其原因进行了仿真计算,应用改进的遗传算法诊断了其故障原因,并用诊断实例验证了该方法的正确性与有效性。实例证明,该方法在火炮反后坐装置故障诊断方面具有速度快、精度高等优点,为火炮结构优化设计及故障论断提供参考。     

改进的离散小波-优化极限学习机在倾转旋翼机故障诊断中的应用

针对倾转旋翼机飞控系统的故障诊断问题,提出一种改进的离散小波-优化极限学习机（OMELM）的故障诊断算法。提出自适应启发式小波去噪方法对采集的信号进行消噪,定义了帕塞瓦尔能量用来提取测量信号经离散小波变换分解后的特征,并对OMELM进行了改进。将提取的故障能量特征进行归一化后输入到改进的OMELM多分类器中进行分类,以美国XV-15倾转旋翼机为例进行仿真验证。结果表明文中方法平均辨识率高,诊断时间短,对未来我国进行倾转旋翼机故障诊断的研究有一定参考价值。     

舰载火箭炮系统对岸射击试验修正方法

针对弹道历程空间广的舰载火箭炮系统,提出了应用弹道跟踪雷达进行射击修正的方法,通过弹道跟踪雷达对试射弹进行跟踪、比较,求出射击修正量,进行射击修正,大大加快舰载火箭炮的反应速度,快速地抓住战机,达到有效毁伤目标的目的。     

基于扰动观测器的炮控系统自适应鲁棒控制

针对坦克快速运动过程中火炮控制系统存在一系列复杂的非线性问题,提出一种自适应鲁棒控制方法。 结合自适应控制智能优化自身参数的特点和鲁棒控制的稳定性特点,通过设计一种能够实时准确测定扰动项扰动观 测器加入到控制策略中,从而精确补偿扰动。仿真结果表明：该控制策略能较好地提升炮控系统的抗干扰能力和稳 定性,有效提高坦克行进间的射击精度。