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在测控试验现场,针对测控设备状态和测控数据的质量信息,采用智能自动监测技术对设备和测控数据进行实时监视以及动态分析,提出了科学的异常判决方法和处理方案,开发了试验质量信息综合分析实时监测系统,实现了测控流程智能化管控、测控信息自动分析处理和质量信息自动化管理。在多颗卫星的跟踪验证中,质量信息监测系统对卫星长期管理的宏参数宏配置下发、标校和目标捕获与跟踪等任务过程能够进行准确监视,可以及时监测到测控数据和测控时间的异常并报警,并能够自动生成任务实施登记表等测控质量报表。实验表明,质量信息监测系统软硬件设计完善、状态监测点设置合理、判读测控事件方法有效。 相似文献
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针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化. 相似文献
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为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3%,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5%;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3%.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考. 相似文献