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基于蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化设计 总被引：1，自引：0，他引：1
首先建立了以区域覆盖性能为目标的卫星星座参数优化模型,通过在连续域定义新的蚂蚁分类与转移策略改进了蚁群算法,使算法能够兼顾多目标优化时目标不兼容的情况,给出了基于该算法实现星座参数优化的框架。优化仿真实验验证了该算法的有效性,可为星座方案决策提供有力的支持。 相似文献
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以卫星姿控系统实时仿真信号为诊断依据,设计故障检测Elman神经网络及故障判决,实现系统正常与非正常状态的区分并获取故障发生时刻。提出了基于改进梯度更新策略的故障隔离Elman神经网络方法,对故障时刻点之后时域信号进行故障模式匹配,进一步实现系统故障隔离。运用某卫星姿态控制系统进行在线故障诊断试验的结果表明,本文方法具有较好的实时有效性、输出耦合诊断性能、时域信号诊断泛化性和网络收敛性。 相似文献
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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类. 相似文献
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