基于人工噪声神经网络BP算法的火箭发动机故障仿真与检测

研究了用于液体火箭发动机故障仿真与故障检测的神经网络ＢＰ算法。在ＢＰ算法中采用了加噪声等技术来避免系统误差陷入局部极小，训练出精度高（误差小于０．０２）的神经网络，试验表明：神经网络ＢＰ算法成功地用于故障仿真与故障检测。     

测试性验证方法研究

对系统和设备测试性验证的主要内容、参数和验证方法进行了研究,依据数理统计理论提出了用简单实用的查表方法来估计故障检测与隔离能力、设计试验方案及判定合格与否的准则。     

Lognormal杂波环境中基于Hough变换的目标检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。     

二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

基于模型的雷达系统仿真技术研究

介绍了通用仿真技术中的模型建立与模型校验技术。从雷达设备仿真、雷达信号模拟和雷达环境仿真三个方面讨论了雷达系统仿真中研究对象的性质与模型建立的基本方法,着重说明目标模型与平面杂波模型的主要类型、建立方法和研究动态。指出了模型校验在雷达系统仿真应用中的重要性,说明了系统仿真试验应用方法及对仿真的意义。     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

基于频域CLEAN和谱图-Radon变换的SAR运动目标检测算法

谱图-Radon变换可有效地检测多个线性调频信号,当多个线性调频信号的能量相差较大时,谱图-Radon变换就很难将所有的信号检测出来。为了解决这个问题,文中提出了基于频域CLEAN的检测技术与谱图-Radon变换相结合。使用检测能量相差较大的多个线性调频信号的方法。这种方法可以有效地检测出所有的信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用

信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信息融合。     

液体火箭发动机基于时序分析的实时在线故障检测算法

针对液体火箭发动机主级稳态工作过程，采用时间序列分析理论，提出并实现了一种基于ＡＲＭＡ模型计算残差自相关函数置信区间检验的故障检测策略。经大量发动机实际热试车数据验证表明，本文所实现的故障检测算法是十分有效的。这一结果可望直接应用于工程。