基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

万虎遗愿终须偿(下)

7　载人飞船是对卫星技术的全面继承□□载人飞船与人造卫星都属于在太空自动运行的航天器。二者有许多共同之处。它们都必须备有电源、姿态与轨道控制、推进、热控制、数据管理和无线电测控 (跟踪、遥测和遥控 )等系统 (所谓“系统”,是指实现某一共同功能或任务的若干设备、部件的有机集合 )。载人飞船的这些系统与卫星上的同类系统在组成和功能上大同小异 ,因此可以充分继承卫星的技术。电源是一切航天器的“心脏”。航天器的绝大多数系统及其设备都需要耗电。飞船所需的电功率一般比卫星大 ,但工作时间短 ,所需的总瓦时数小 ,所以 ,不仅…     

化学物质释放人工改变电离层

考虑中性气体在电离层高度的扩散过程和相应的电离层离子化学过程，研究了利用主动化学物质释放来改变电离层的方法，理论计算了H2O和SF6两种气体释放后电离层随时间的响应过程，结果表明，在电离层高度上气体的扩散过程非常迅速，电离层F区的电子密度有很大程度的减少，而扩散慢且化学反应快的气体对电离层的影响更大，就更加有利于电离层洞的形成。     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

美一报废大型卫星将再入大气层

9月7日NASA宣布，其庞大的“高层大气研究卫星”（UARS）预计将在9月底或10月初无控地再入地球大气层。这颗重6．5吨的卫星的大部分将在再入过程中被烧毁，但有些部分预计会存留下来，并落到地面。NASA称，现在说卫星具体将在何时再入和哪个地区将受到影响还为时过早，但该局正在密切监视这颗卫星，并将向公众通报有关情况。     

欧洲“罗塞塔”释放“菲莱”成功着陆

<正>北京时间2014年11月13日06:03,欧洲航天局(ESA)"罗塞塔"(Rosetta)探测器团队最终确认"菲莱"(Philae)着陆器已附着在彗星表面,偏离预定位置"J"点1000多米,着陆器位于悬崖底部位置,光照严重不足,导致包裹的太阳电池片不能提供足够的电量。但"菲莱"若干科学载荷工作正常,在主电池电量消耗至休眠电量前传回了关于67P/楚留莫夫-格拉西门克彗星(以下简称67P彗星)的大量重要数据。目前,"菲莱"已处