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991.
动力随动陀螺是红外导引头位标器的核心部件之一,其装配质量对于导弹制导精度而言有着决定性的作用。针对动力随动陀螺零部件一次选配成功率低的问题,提出了一种基于数据驱动的动力随动陀螺零部件选配方法。对动力随动陀螺零部件装配现状进行了分析,考虑到零部件装配参数间复杂的非线性映射关系,建立了堆叠门控循环单元(Stacked-GRU)网络数据驱动模型,对陀螺待装配零部件参数属性值进行了预测。根据预测结果指导了陀螺零部件的选配,并以陀螺典型零部件装配为例进行了验证。实验结果表明,所提方法能够实现动力随动陀螺零部件的选配,且预测精度优于传统神经网络。 相似文献
992.
针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明:与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明:所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。 相似文献
993.
为提高微机电系统(MEMS)陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心(RCC)的最优定界椭球(OBE)算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。 相似文献
994.
冯·卡门(Von Kármán)撞击坑位于月球背面的SPA盆地西北部,切穿了浅层月壳,具有异常的矿物成分分布。基于微波辐射计数据的月壤微波辐射特性分析,对月球热演化和岩浆演化研究具有重要的参考价值。本研究基于“嫦娥2号”卫星微波辐射计数据,采用时角分析、双线性插值方法,生成了研究区域的亮温(TB)图和亮温差(dTB)图像;结合Arcgis软件,叠加地质图,并结合成分、地形图,研究了Von Kármán撞击坑微波辐射特性。研究结果表明:研究区北部出现高TB异常,初步判定为下垫面温度较高;研究区南部出现与钛铁矿(FeO+TiO2)含量分布相对应的亮温表现;结合研究区的微波辐射特性,重新进行了冯·卡门撞击坑地质解译;根据冯·卡门撞击坑的亮温表现,建议北部为着陆区重点选择区,其次为南部和西部。 相似文献
995.
996.
为了全面分析研究测量船外测数据误差特性,须对测量数据中的误差进行分离,为此需找到合适的误差分离方法。通过对航天测量船船载测量设备工程背景复杂、数据产生过程复杂、误差源多等特点进行深入的分析,为船载设备测量数据建立回归分析模型,采用三次等距B样条函数作为测量数据误差分离的工具,用等距的标准B样条拟合测量系统的真实信号、系统误差,进而分离出随机误差。对大量原始测量数据误差的统计特性进行检验分析,得出了船载设备外测数据不同于陆基测量的一些误差特性——非独立性、子段非正态性、需用高阶AR模型描述。研究结果表明:使用标准等距B样条函数作为误差分离工具对于船载测量设备外测数据是适合的,样条拟合后的残差结果符合高阶AR模型。 相似文献
997.
998.
999.
移动环境下查询位置相关数据(LDD)时因网络的断接性、低带宽和用户的移动性而导致查询结果过时失效,而数据预取能够显著提高数据的访问速度,缩短查询的响应时间。基于LDD的预取策略如DDP、DHP等考虑了数据的空间位置特性,但是没有考虑数据的访问概率和使用效率,针对以上问题提出基于价值的数据预取(CDP)策略,根据价值函数值的大小来选择被预取的LDD。实验证明CDP比DDP和DHP的预取策略更有效的提高缓存的使用率和增大预取数据的缓存命中率。 相似文献
1000.