多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

模糊温度控制系统在橡塑制品硫化工艺中的应用

根据橡塑制品的特点,以PLC为中心,在温度控制系统中应用PID 模糊抑制超调技术,研制一套平板硫化机模糊温度控制系统,提高硫化温度的精度,试验结果表明,所研制的系统能够全自动进行橡塑产品的硫化,操作方便,控制简单。     

一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。     

基于运动控制卡的多轴机床控制系统

以自行研制的多轴数控机床为实验平台,开发了基于PC机和运动控制卡的主-从式控制系统。系统开发过程中,引进有限状态机模型构建数控软件系统,采用面向对象的设计手法实现各个模块,在Visual C++平台上完成控制系统设计。最后以简便的人机交互界面形式提供用户操作。     

面向空间应用高可靠图像数传设备的设计与实现

针对空间高速图像数传任务需求, 设计并实现了一种采用SpaceWire总线传输协议的高速图像数传设备. 该设备的硬件以FPGA为控制核心, 完成对SpaceWire协议芯片的初始化配置、收发数据包处理、中断和异常状态处理等操作. 重点阐述了FPGA的可靠性设计, 包括状态机设计、异步时钟域设计和数据包传输与链路错误的恢复设计. 测试表明该设备能够稳定可靠地实现140 Mbit/s的图像数据传输, 对于链路的突发错误在一定时间内具有错误数据恢复能力, 能够有效保证传输数据的正确性和稳定性.      

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

基于预测扭矩前馈的涡轴发动机内模控制方法

基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上.      

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。     

考虑等待时间约束的不完美生产系统的产出优化

针对某些生产系统存在等待时间约束及设备劣化引起产品质量损失这2个问题,构建了系统的缓冲区控制和预防性维护的联合优化模型。首先,利用伽马过程对下游瓶颈工作站的劣化过程进行建模,并考虑由于其状态劣化引起的产品质量损失;其次,在此基础上,将工件的到达、中间缓冲区及下游工作站的加工过程视为一排队系统,引入M/G/1/K排队模型分别求解了在制品(WIP)被阻塞和超出等待时间约束的概率;最后,以最大化系统的"有效产出"为目标,对系统的预防性维护和缓冲区控制作了联合优化。数值实例表明:本文所提模型是切实、有效的,对带等待时间约束的生产系统的缓冲区控制、预防性维护以及产出提高具有一定的指导意义。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.