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901.
902.
基于EMD及PNN的航天器振动环境分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力. 相似文献
903.
积冰几何特性对翼型性能影响的神经网络预测 总被引:2,自引:0,他引:2
积冰几何形状对翼型气动系数的影响是复杂的.采用BP(Back Propagation)神经网络的LM(Levenberg-Marguardt)学习算法,建立明冰的典型几何特性(冰角前缘半径、冰角高度和冰角位置)对翼型气动系数影响的神经网络,得到该3种几何参数对气动系数影响的规律;建立了典型冰形参数对最大升力系数影响的神经网络,该网络能很好的预测冰形参数对应的最大升力系数值;此外,建立了冰型位置对舵面铰链力矩系数影响的神经网络.仿真结果表明,BP神经网络仿真结果与实验值具有高度一致性,并能预测非实验值条件下的气动系数;翼型表面积冰位置变化对气动系数影响最大;铰链力矩系数在失速迎角达到之前就发生突变,可以更安全地用来预测失速的发生. 相似文献
904.
基于BP神经网络的纳卫星轨道温度预测 总被引:8,自引:0,他引:8
为了实现纳卫星在轨温度的预测,在对纳卫星热系统动态特性模型分析的基础上,建立BP神经网络预测模型实现纳卫星在轨温度的预测.通过分析纳卫星热系统动态特性模型,得到用于BP神经网络预测模型的输入、输出变量以及训练神经网络所需的数据样本.BP神经网络预测模型分别以纳卫星外壳、辐射器、舱内仪器的热流及温度值为神经网络输入、输出,预测纳卫星10s后的轨道温度.经验证,神经网络预测模型预测结果与纳卫星实际轨道温度吻合较好,表明神经网络预测模型是快捷有效的. 相似文献
905.
针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。 相似文献
906.
通过分析测试设备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统结合后用于测试设备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析测试设备故障诊断专家系统,并用软件加以实现。 相似文献
907.
针对某型飞机发动机火警探测系统存在误报率较高的问题,设计了基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统,采用了速率检测算法结合绝对温度的局部决策机制,构建了3层数据融合结构,进行了仿真验证.证明此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报率之间的矛盾,具有较高的价值. 相似文献
908.
为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM(I,1)模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM(1,1)模型。基于灰色GM(1,1)模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM(1,1)模型初始权值。应用建立的GNNM(1,1)模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM(I,1)模型的预测结果进行了对比,表明GNNM(1,1)模型具有更高的预测精度和模型精度。 相似文献
909.
基于模糊神经网络的软件可靠性早期预计方法 总被引:4,自引:1,他引:3
在基于模糊神经网络的基础上,提出了一种新的软件可靠性早期预计方法.通过分析软件缺陷产生的原因,给出了导致软件缺陷产生的因素.同时,深入讨论了软件可靠性早期预计的建模方法.在此基础上,利用模糊神经网络建立了软件可靠性早期预计的模型,并且给出了具体的步骤. 相似文献
910.
空中交通服务电报智能处理系统 总被引:2,自引:0,他引:2
空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文.由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化,计算机自动处理困难.本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法,并进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率,以及维护简单、扩充方便灵活的优点. 相似文献