Neural network-based fault diagnosis for spacecraft with single-gimbal control moment gyros

This paper proposes a neural network-based fault diagnosis scheme to address the problem of fault isolation and estimation for the Single-Gimbal Control Moment Gyroscopes(SGCMGs) of spacecraft in a periodic orbit. To this end, a disturbance observer based on neural network is developed for active anti-disturbance, so as to improve the accuracy of fault diagnosis.The periodic disturbance on orbit can be decoupled with fault by resorting to the fitting and memory ability of neural network. Subsequ...     

燃气轮机多微机监控系统通讯协议的制订与实现

对舰用燃气轮机组的多微机实时控制系统提出了多微机实时控制通讯协议。该协议为面向字符的数据链路层协议,能实现全双工通讯。通讯全部采用中断方式,为保证各通信互不干扰可靠畅通进行,该协议对通信管理设计为四大模块：通信数据组织模块、通信启动发送模块、通信中断模块和通信Watchdog模块。以监测机为例,根据监测机在通信中的地位,将通讯分为监测机主动发送方式、主动接收方式、被动发送方式和被动接收方式,并对各种方式下的通信过程进行了详细的论述。     

地下原油无缆电加热系统可靠性措施的计算机仿真与优化决策

本文根据给定的油井地质资料,用计算机对其进行拟合再现,着重讨论了井下原油无缆电加热系统的可靠性措施及其计算机仿真与优化决策方法。     

一个DIS实时通讯网络的设计与实现

以一个ＤＩＳ（分布交互仿真）实时网络的设计和开发过程为背景,研究了ＤＩＳ实时网络开发中的几个问题。在进行实时ＤＩＳ网络规划时,采用了多点传送的通讯服务方式,保证每个仿真应用只发送变化的信息,只处理与自身相关的信息。指出了进行数据的实时传输格式定义时应注意的几个问题,这些数据定义必须支持多种不同的操作系统和平台。最后给出了开发ＤＩＳ实时通讯软件的方法,包括通讯协议和应用编程接口的选择。     

计算机生成兵力

介绍分布交互仿真（ＤＩＳ）环境中计算机生成兵力（ＣＧＦ）的概念,分析ＣＧＦ系统的原理、结构、特点和主要研究内容。介绍现有的ＣＧＦ系统,分析ＣＧＦ系统与人工智能以及ＣＧＦ实体与ＤＩＳ的３种仿真类型之间的关系。     

线性分组码限距离译码器的性能分析

为了提高自动重传请求(ARQ)系统的通过率,在混合ARQ系统中,使用限距离译码器改善系统的性能。在限距离译码时,线性分组码纠正重量t的错误图样。纯纠错译码器和纯检错译码器都是限距离译码器的特例。本文首先介绍了Krautchouk多项式的几个重要性质,然后,用线性分组码及其对偶码的重量分布,分别导出了两种形式的错误译码概率的简化计算公式。由于生成函数方法的使用,成功地得到了重复码、汉明码和扩展汉明码的错误译码概率的解析公式,最后,讨论了Golay码和某些本原BCH码错误译码概率的计算方法。     

卫星通信地球站站址勘测的研究

介绍了卫星通信地球站站址勘测技术要求;讨论了方位角与俯仰角计算,微波干扰电平允许值计算,微波干扰测试以及发射协调距离的估算;从而得出建站最必要的技术结论。     

返回式卫星数字姿态控制系统及飞行试验结果

简要介绍我国返回式卫星上用的计算机数字姿态控制系统的方案;重点阐述姿态确定和相平面控制律的设计方法;最后简述飞行试验的结果。     

车间生产计划与加工过程的集成系统MFAS

在自动化程度低的传统机械加工车间,由于生产计划与加工过程之间缺乏紧密的联系,使得计划对生产现场的管理与控制比较困难。目前开发的物流自动化系统ＭＦＡＳ（Ｍａｔｅ－ｒｉａｌＦｌｏｗｉｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｃＳｙｓｔｅｍ）,以层次式的计划管理方法为基础,利用计算机网络和在线式立体仓库,将车间生产计划与加工过程有效地集成为一个整体。     

自适应DR算法研究

首先介绍了 DR算法的基本思想 ,并分析了现有的 DR算法的不足之处。然后提出了一种自适应 DR算法。最后 ,将提出的这种自适应 DR算法与普通 DR算法进行了比较研究。结果表明 ,自适应 DR算法是十分有效的