基于D-S证据理论和不同子神经网络集成的磨粒识别

针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性.     

基于模糊条件证据理论的雷达辐射源识别

基于不确定证据与不确定先验知识和谐的思想,利用模糊条件证据理论,给出一种融合模糊先验知识的新的雷达辐射源识别方法。首先,把雷达辐射源模糊观测数据表示为Dempster-Shafer（D—S）证据的随机集形式;然后,计算观测证据与模糊先验知识之间的和谐度;最后,利用模糊条件证据理论把需要融合的证据进行组合。这种方法可充分利用各种不同来源的信息,从而提高雷达识别的可靠性。     

单片机的多机控制在装置艺术中的应用

介绍单片机的多机通信技术在控制步进电机中的应用.该系统以AT89C51单片机作为主机、以ATB9C2051单片机作为从机组成主从网络控制器.实现多台步进电机的起停、转向、调速、位置变化的控制.     

某型机空中共振数据分析和参数识别

对于新研直升机,必须考虑旋翼与机身耦合不稳定性问题———地面共振和空中共振。以某型直升机作为研究对象,根据其飞行状态下实测载荷和振动数据对该型直升机空中共振情况进行了分析,并采用移动矩形窗方法识别了旋翼摆振模态的阻尼和频率,初步摸索了一套直升机空中共振实测数据分析和参数识别方法。     

某超高层建筑刚性模型测力试验研究

在4m×3m边界层风洞中对某高295m的超高层建筑分别进行了有、无周边建筑的刚性模型测力天平试验,得到建筑3个主轴方向基底力矩均值和均方根值随风向角的变化情况,通过比较表明周边超高层建筑对其具有较严重的干扰影响;分析了功率谱和相干函数所表现出的力矩频域特性,横-扭方向基底弯矩相关性明显较顺-横、顺-扭两向大;通过敲击试验得到基底弯矩的自由衰减信号,采用HHT变换方法,识别了模型-天平系统在两个主轴方向的一阶频率和阻尼比,并根据频率和阻尼比消除了基底弯矩信号中由于模型非绝对刚性引起的共振响应分量,由此修正得到较为精确的基底力谱和各角度均方根值,为计算风振响应提供了依据。     

飞行器智能柔性工装无线控制系统

用于飞行器大型薄壁件加工的智能柔性工装系统由数十个甚至上百个定位/支撑单元构成,每一单元又是复杂的机、电、液、气一体化系统,需在运动中与外界实时通信获取上位机指令同时反馈内部状态信息。对于这种由众多运动子系统构成的复杂大系统的网络化控制需求,若采用传统的有线控制方案不仅成本高而且难以实现,而本文提出的无线通信与有线网络相结合的网络化分布式递阶控制系统却为解决这一难题提供了新的途径。重点介绍了该系统的总体结构和无线主控子系统、网络化协调控制子系统、分布式执行控制子系统等核心环节的硬件电路和软件实现技术,并给出了相关问题的解决方案。实验结果表明,该系统具有较高的稳定性、可靠性和鲁棒性,有效解决了大规模运动通信和分布式控制问题,可很好满足项目的总体要求。     

通信和测量受限条件下异构多UAV分布式协同目标跟踪方法

研究了通信和测量受限的异构多无人机(UAV)网络化分布式协同目标观测与跟踪问题.该分布式UAV系统采用长机一僚机异构型网络结构,以实现在电子静默和战术隐身条件下扩大探测和打击纵深.提出改进的一致性信息滤波(ICF)算法,实现通信和测量范围内各UAV节点的分布式信息融合.由于一致性算法的收敛性与网络拓扑结构的连通性密切相...     

基于动态贝叶斯网络的弹头目标融合识别方法

通过分析导弹目标识别问题的特殊性,设计了适用于导弹目标识别的动态贝叶斯网络。根据导弹目标的特点,选取了几种具有较好普适性的目标特征,并给出了每种目标特征的条件概率。通过分析导弹目标识别流程,提出了合理的贝叶斯网络模型。最后经过仿真试验,证明该模型相比单特征识别模型识别概率有明显提高,并且具备较好的稳健性。     

旋转机械故障振动诊断的模式识别方法

本简单介绍了模式识别诊断法的基本思想，提出了一种新的模式识别诊断法-故障模式分解法，并把最小平方误差（Least-Mean-Square-Error)准则算法引入旋转机械故障的振动诊断，取得了令人满意的数字仿真效果。     

BCC码检错机制理论分析

以理论推导方法给出了２维的奇偶校验码的不可检测误码率（ＵｎｄｅｔｅｃｔａｂｌｅＢｉｔＥｒｒｏｒＲａｔｅ－ＵＢＥＲ），并给出了计算公式：ＵＤＥＲ＝ＬＷ（Ｗ－１）（Ｌ－１）Ｐ４／４可供ＣＩＭＳ／ＦＭＳ可靠性分析的参考。