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基于模糊理论提出一种非线性卫星动量轮灵敏性变异分析的数值方法,以工程实际中的模糊相似关系转化为空间向量的模糊等价关系,来评估稳定系统的总体变异本质特征.并通过仿真均匀分布、线性分布以及周期分布的时间数据序列验证了该模型的可行性;以3套卫星动量轮实际稳态运转实验见证了该方法的实用性和有效性.其中动量轮A的最小灵敏系数为0.678,大于0.5阈值,表明其运转期间灵敏性十分良好;动量轮B的最小灵敏系数为0.439,小于0.5阈值,其运转期间灵敏性有所变异;动量轮C的最小灵敏系数等于0.5阈值,其关系最为模糊并介于稳定与变异之间.该模型实时预测并描述了动量轮灵敏性变异过程,且适用于诸多航天领域的非线性乏信息问题. 相似文献
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基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:1
为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络(IGA-ELM)的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明:改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。 相似文献
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针对马柯维茨均值-方差模型的特点和简单遗传算法在求解该模型中所存在的缺点和不足,本文提出了一种改进的遗传算法-双变异遗传算法.该算法在交叉算子中引入了变异算子,即在种群中出现大量的近亲个休,产生近亲繁殖,此时,交叉算子停止交叉,进行均匀变异;而变异算子按照梯度方向变异,以加快算法的收敛速度.数值试验表明,双变异遗传算法对马柯维茨均值-方差模型的求解具有全局收敛、求解速度快、避免早熟等优点. 相似文献
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针对进化计算中存在收敛速度慢和易陷入局部收敛的弱点,本文提出将多群体和动态变异率相结合,对传统的进化计算进行改进。通过实验表明,改进的进化计算是有效的。 相似文献
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针对标准差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足,提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法.该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作;然后采用柯西分布和正态分布分别对收缩因子和交叉概率进行扰动,并在进化过程中利用胜出个体自适应地递推调整参数分布.对五个典型Benchmark函数的测试结果表明:该方法在全局搜索能力、收敛速度和精度以及可靠性上比标准DE算法都有了大幅度提高.将该方法用于分布式孔径雷达的方向图综合问题,通过较少的仿真次数即可稳定的获得更低的旁瓣电平. 相似文献
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干扰效能评估作为多属性决策问题时,为解决传统的逼近理想解排序法(TOPSIS)在进行雷达对抗效能评估时过于客观而不能充分体现评估者意志,并且在使用过程中仅考虑指标间欧氏距离导致某些处于正负理想解中垂线上的点无法分辨的问题,提出一种G1-变异系数-KL改进TOPSIS雷达对抗干扰有效性评估算法。该算法利用G1法和变异系数法分别求得主观和客观权重,并引入差异系数的概念充分反映主客观程度,利用相对熵解决位于正负理想解中垂线上的点无法排序的问题。通过仿真实验可以发现,提出的算法在评价干扰有效性时性能优于传统算法。 相似文献
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针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器(ADRC)人工参数整定难的问题,提出了一种基于变权重变异鸽群优化(VWMPIO)算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先,给出了六自由度无人机(UAV)模型,基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器,在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后,将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比,并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分(PID)控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。 相似文献
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变异语音识别技术飞机座舱中语音识别系统必需解决的关键技术之一。一些成熟的民用语音识别技术难以解决此总是因此,需找出适于变异语音的特征参娄,用谱斜率决定的加权法作变异语音特征,就是本文在这方面的有益尝试。 相似文献