回转复杂曲面零件在线精密测量技术

针对复杂曲面零件的面形测量难题,提出以超精密机床作为栽体,利用高精度触发式测头,采用接触式的轮廓测量方法,检测曲面零件的子午面曲线,再与理论曲线相比较得出被测零件的面形精度.测量试验分析表明:该测量方法的检测精度高,通用性强,在实际加工和检测应用中具有很高的实用价值和应用前景.     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

基于神经网络的战时装备维修保障能力评估

介绍了神经网络的概念,阐述了BP神经网络的基本原理与方法,在系统分析战时装备维修保障系统的基础上构建了战时装备维修保障系统能力评估指标,设计了BP神经网络模型,通过Matlab仿真软件对结果进行计算分析表明,BP神经网络具有很强的解决非线性问题能力,适用于战时装备维修保障能力评估。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

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。     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

基于变对角加载的RCB算法

稳健的Capon波束形成(RCB)算法确定的加载量与设定的导向矢量误差范围成正比,在导向矢量误差比较小时,加载量也比较小,这时对小快拍的稳健性就很差。为了改善RCB算法在小快拍时的性能,提出一种基于变对角加载的RCB算法,利用估计的协方差矩阵误差对采样协方差矩阵进行修正,用修正后的协方差矩阵代替原协方差矩阵代入到RCB算法的权向量求解过程中,这样可以根据导向矢量误差和协方差矩阵误差动态调整加载量,在不增加计算复杂度的基础上,可以获得比RCB算法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于四元数法的舰载无人机回收系统测高技术研究

文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

基于有效准则矢量生成的成像调度方法

进行高效成像调度是卫星控制的一项重要任务。通过将成像需求序列对应为有向图中的成像路径,结合成像调度问题特点,基于多个优化准则使用支配关系对成像路径质量进行综合评价,提出有效准则矢量生成算法。利用成像有向图的拓扑特性,基于时间顺序顶点选择策略进行顶点标记更新,生成出有向图中所有的有效准则矢量及每个准则矢量对应的一条Pareto优化路径。实验结果表明,获得的有效准则矢量数目小,算法可以在较短时间内得到多条具有代表性的优化成像路径,满足卫星成像调度的时间和性能要求。