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。     

考虑随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

为解决高超声速滑翔式飞行器具有干扰不确定性的再入轨迹优化问题,提出了一种基于广义正交多项式方法的随机轨迹优化数值求解方法。针对随机干扰,基于广义正交多项式方式对其分布进行采样,形成采样空间,而后将每个采样值代入确定性轨迹优化问题中进行反复迭代求解,得出观测值的样本空间,并计算其期望、方差和协方差,估计输出值。以最大纵程为代价函数对具有随机干扰的高超声速滑翔式飞行器最优轨迹进行了数字仿真。仿真结果表明,基于广义正交多项式的随机轨迹优化方法能够有效处理随机干扰对轨迹优化问题的影响,与蒙特卡洛法相比计算效率大大提高。     

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。     

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.      

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

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。     

基于广义S变换进行雷达信号时频滤波去噪

S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。针对深空目标雷达回波信号的复杂性,为了得到较好的雷达回波信号,将基于广义S变换的时频滤波应用于雷达回波信号去噪中,并利用低通滤波器设计了时频滤波算子,克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。通过理论分析与仿真波形对比表明,滤波后能有效地去除噪声,很好地保留了原始雷达回波信号的信号特征,展示了基于广义S变换的时频滤波的可行性,为雷达回波信号去噪提供提供了一种很好的方法。     

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。