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11.
在GPS接收机软件设计中,文章针对堆栈使用问题提出了堆栈设置的理论和实用分析方法;针对资源共享问题,分析了资源同步与竞争的多种情况,提出了可靠同步、避免竞争的方法和措施;针对中断处理问题,分析并提出了中断处理的一般准则和中断嵌套与中断重入的应用条件和方法;最后对程序异常处理进行了分析并提出了解决措施. 相似文献
13.
14.
利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求. 相似文献
15.
为了研究静子叶栅安装角异常对叶栅通道流场的影响,利用商业软件NUMECA对二维叶栅某个叶片安装角增加5°不同攻角进行非定常流场数值模拟,得到了因安装角异常导致叶栅通道堵塞时对叶栅通道内的流场结构及叶片载荷的影响。结果表明,安装角调节5°时,在正攻角下,随着攻角的增大叶栅通道内流动不断恶化,吸力面出现大面积的附面层分离;负攻角时,气流比较平稳,但是漩涡脱落频率高达3500Hz。分析发现,安装角异常时攻角对漩涡尺度和脱落频率影响较大,其中叶片动态气动力脉动量迅速增大,可能是导致发动机叶片疲劳破坏的原因之一。 相似文献
16.
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。 相似文献
17.
针对自旋稳定卫星遥测数据异常时,故障类型和故障源难于辨识的问题,提出一种数据驱动的故障诊断新思路.该方法提出将卫星姿态与传感器之间固有冗余关系是否保持作为判断故障类型的依据,并利用主成分分析把这种关系通过测量空间的特征值进行量化,监测特征值之间相应比例的变化实施判定;借助正交子空间的结构分析,选择SPE统计量进行故障检测和故障源的定位.在遥测数据的基础上模拟风云某型气象卫星的不同故障模式,并应用本文方法进行分析,结果表明,该方法克服了传统贡献图方法无法判别故障类型的缺点,可以实现对故障的正确诊断. 相似文献
18.
支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。 相似文献
19.
2月6日、8日,中南空管局通信网络中心分别接到白云机场弱电调整过程中场内VHF专线运行异常,对空广播无法进行的通告和管制部门因FA16故障大和与雷达站无法通话的故障通告。通信网络中心立即启动应急程序,彻查系统各个环节,碰到一时无法从系统中排查的难点,立即派技术人员赴现场进行协调解决。经过近20个小时的抢修,通信网络中心经受住了新年第一轮考验,保障了安全生产和春运工作的顺利进行。 相似文献
20.
粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数(部分偏离工艺窗口)实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数(如激光功率高、中、低)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常(辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态);二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量(密度、表面粗糙度)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明:对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。 相似文献