AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

雷达抗干扰技术述评

评述五种主要的雷达抗干扰技术的特点,现状和发展趋势,指出今后雷达技术的四个发展方向。     

一个基于1553B多路传输数据总线的分布式多机系统

多路传输数据总线接口（ＭＢＩ）模块用于完成航空电子系统的通讯，本文详细介绍了一个基于１５５３Ｂ多路传输数据总线的四节点分布式多机系统在某机载雷达内总线系统中的应用，并且给出了多机系统软、硬件设计方案．     

海防导弹末制导雷达克服大目标效应的方案探讨

分析了海防导弹末制导雷达在近距离可能产生大目标效应的原因以及产生大目标效应所带来的危害。计算了海防导弹末制导雷达可能产生大目标效应的作用距离，分析选择了解决大目标效应的实施距离，对提出解决大目标效应的两个方案进行了分析、比较、确定了线扫方案，对线扫方案的末制导雷达原理方框图进行了设计，对实现线扫的过程进行了探讨，最后对线扫方案的有关参数进行了必要的计算。     

浅谈如何深入推行目标管理

目标管理引入我国后,曾经流行一时。但是,由于对目标管理知之不深,推行之后,只得形式,未得要领。目标管理是否是一种有效的管理手段?到底应该怎样进行目标管理?从目标管理的本质开始,到目标管理实践,我们对如何推行目标管理作了初步探讨。     

一种基于多点测距信息的复合制导方法

分析探讨了一种用于提高弹道式导弹对目标命中精度的复合制导方案，提出了通过进行多点测距，利用状态转移矩阵方法，来估计导弹落点偏差和末修级起控点飞行状态参数，然后再按照需要的速度进行末修级导引控制的复合制导方案，并通过仿真计算分析论证了该方法的可行性。