| 基于神经网络的自动机冲击振动信号混沌特征识别 |
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| 引用本文： | 李海广,潘宏侠,任海锋.基于神经网络的自动机冲击振动信号混沌特征识别[J].火炮发射与控制学报,2016(4). |
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| 作者姓名： | 李海广 潘宏侠 任海锋 |
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| 作者单位： | 1. 中北大学机电工程学院,山西太原 030051;内蒙古自治区白云鄂博矿多金属资源综合利用重点实验室,内蒙古包头 014010;2. 中北大学机电工程学院,山西太原,030051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51675491) |
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| 摘 要： | 针对武器自动机含噪冲击振动信号的混沌特性识别问题,提出了基于神经网络的混沌特征识别算法.将信号进行降噪处理,利用神经网络强大的学习和非线性处理能力,逼近信号真实相空间映射建立Jacobian矩阵,通过Jacobian矩阵计算出最大Lyapunov指数,并判断信号是否含有混沌特征.分别采用Lorenz仿真系统和自动机动作的冲击振动实测信号进行算法验证,仿真和试验结果表明提出的算法可以有效地解决自动机冲击振动信号混沌特性识别问题.
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| 关 键 词： | 自动机 神经网络 混沌 噪音 冲击振动 |
Chaotic Characteristics Identification of Automatic Gun Impact Vibration Signal Based on Neural Network |
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