防空导弹引信和导引头探测信息的融合优化研究

分析防空导弹引信和导引头探测目标信息的互补性和信息融合优化的可行性,提出了前馈神经网络MLSP的优化步长OBP学习算法.采用最优化的原理优化步长的选取很好的解决了传统BP算法收敛速度慢和产生振荡的缺点,构造了一个用于防空导弹引信和导引头探测目标信息的融合优化模型,并以某型防空导弹武器系统的引信和导引头分系统为例,仿真结果说明了该模型的有效性和可用性.     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

宽带变负载阻抗匹配网络的设计研究

某坦克电台采用螺旋天线以缩短天线的几何尺寸，提高安全性。由于该天线的输入阻抗随频率而变化，需要用一个宽带变负载阻抗匹配网络来实现天线与电台之间的匹配。首先从理论上分析论证了实现具有最平坦频率特性的变负载阻抗匹配网络的可能性。然后，根据实际要求进行了计算机辅助工程设计，并给出了相应的设计和仿真结果。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

强噪声环境下声波信号时延估计方法的比较

声波信号时延的准确估计是实现强噪声环境下声学法高精度测温的关键。介绍了声学测温中基于互相关函数、人工神经网络和小波变换等几种典型的信号时延估计方法．对这3种时延估计方法的实现原理分别进行了论述，分析比较了它们的优缺点，相比于其他两种方法，小波变换技术更适合于强噪声环境下的声波信号的时延估计。     

人工神经网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

介绍了神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 ,给出了利用神经网络方法进行航空发动机故障诊断的方法和步骤及需注意的关键问题 ,并利用神经网络方法诊断了加力泵不供油故障     

三维疲劳裂纹扩展的可靠性分析

分析了三维裂纹扩展寿命主要影响因素及其分布形式,构造了正交设计表L49（7^8）来设计各种随机变量对裂纹扩展寿命关系的模拟组合,以这些模拟结果为学习训练样本,采用7-12-1三层BP网络仿真了各种随机因素与裂纹扩展寿命的复杂非线性关系,并研究了计算给定可靠度下扩展寿命和给定寿命下可靠度的分析方法和实现流程。扭力轴表面裂纹算例表明该方法合理可行。