广义回归神经网络在光纤陀螺零偏补偿中的应用

因测量精度高、制造工艺简单,光纤陀螺在惯性导航系统中获得了广泛应用,但是温度的变化会使光纤陀螺产生测量误差.针对光纤陀螺的零偏容易受到环境温度影响的问题,提出了使用改进的广义回归神经网络建立光纤陀螺变温零偏补偿模型的方法,有效改善了光纤陀螺的变温零偏稳定性.该模型采用果蝇算法寻找广义回归神经网络的最优光滑因子,提高了模型的拟合精度及计算效率.在相同条件下,对比分析了应用传统广义回归神经网络和改进广义回归神经网络对光纤陀螺变温零偏进行补偿的效果.结果表明,改进的广义回归神经网络模型补偿精度较传统广义回归神经网络模型提升了27％.     

基于电动汽车驱动用无刷直流电机控制仿真

通过研究电动汽车中无刷直流电机(BLDCM)负载运行时电机的性能与负载之间的密切关系,针对BLDCM调速应用,提出了一种改进广义预测控制的算法。通过对仿真模型中的BLDCM的数学模型分析,建立BLDCM的控制系统并进行仿真研究。仿真结果表明:当采用改进广义预测算法,与以往的PID控制算法相比,BLDCM的负载稳态精度以及最大转速波动都得到明显的改善,具有响应快、控制精度高,电机负载抗干扰能力强等特点,BLDCM可满足电动汽车行驶中BLDCM运行的要求。     

多靶场联合战试训体系结构研究

通过借鉴外军靶场试验训练体系结构,概括了多靶场联合战试训体系结构的内涵和构成,从多靶场联合战试训系统体系结构设计、应用体系结构设计、对象模型开发和网关设计与实现要求等方面,探讨了联合战试训体系结构逻辑靶场建设方法.在此基础上提出了通过拓展靶场职能、整合试验与训练资源,实现多靶场试验资源、试验空间和试验能力的联合应用,建设战试训一体化联合靶场的发展思路.     

离散广义Markov跳变系统的镇定性

针对转移概率部分未知情况下的离散时间广义Markov跳变系统,研究了系统的稳定性和镇定性。转移概率部分未知的情况包含了转移概率完全已知和完全未知两种特殊情况,具有更广泛的实际意义。首先利用线性矩阵不等式方法,将离散Markov跳变系统的结论推广到离散广义Markov跳变系统,提出了使开环系统随机稳定的充分条件;在此基础上,进一步提出了闭环系统可镇定的判据,并表示为线性矩阵不等式形式;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

对象驱动的软件测试性度量

为了使用统一的方式度量各种软件的测试性,降低测试性度量的难度和费用,提出一种对象驱动的软件测试性度量方法. 方法基于一个由测试性度量、易测试特性度量、测试性因素度量及其关系构成的软件测试性度量框架,首先分析度量的对象,确定对象的类型、对象所属软件的类型和测试情况;然后根据软件的类型和测试情况,从度量框架中选取匹配的元素,构造一个专用的软件测试性度量框架;最后根据度量对象的类型,使用专用软件测试性度量框架中的元素计算测试性因素、易测试特性或测试性. 应用表明方法能够得到软件测试性的定量结果,预计测试资源,为软件测试提供帮助.      

基于GSPN的飞机前轮转弯系统安全性评估

为解决在缺乏统计数据时无法对系统安全性进行评估的问题,提出将系统广义随机Petri网(GSPN,Generalized Stochastic Petri Nets)与经典评估相结合的方法.以某型尚处于设计阶段的飞机前轮转弯系统为研究对象,通过分析该系统结构功能图,建立出系统故障类型和影响分析(FMEA,Failure Modes and Effects Analysis)表;依照经典公式,求出系统各单元及其故障类型的故障率、维修度、平均无故障时间和平均维修时间等数据;将求得的数据与前轮转弯系统的GSPN模型相结合,利用TimeNET软件求得系统各故障类型的稳态失效概率;联立经验公式及危险度矩阵图对系统的安全性进行评估.经测评,该型飞机前轮转弯系统安全性符合设计要求.      

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

央企所属研究所经济增加值管理探讨

介绍了经济增加值(EVA)相关理论,重点探讨了央企所属研究所EVA的增长途径。     

基于功势的燃气轮机广义效率研究

基于广义的物理内涵,推导出了燃气轮机的各部件的广义效率的表达式.根据各种效率具有"同时归一"的特性,从理论分析和数值计算上进行了验证.分析了各种参数对广义效率的影响.结果表明:燃气广义不仅和部件效率有紧密的自然关系,还和其他热力参数(例如压比)有内在的逻辑关联.并从燃料燃烧的广义效率的角度优化了压气机压比.      

基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制

近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性 、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很 大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将 滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态 制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。