基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

“动中通”天线罩介电性能分析与比较

本文就移动卫星通信系统(简称动中通)中几种天线罩的结构形式、夹芯材料介电性能分别进行了分析与比较.分析和对比是采用理论分析、实物对比以及现场测试相结合的方式进行,测试的方法是利用同一套移动卫星天线系统,在同一环境条件下进行测试.结果表明:球形顶结构的芳纶纸蜂窝夹芯材料天线罩介电性能最为优良.     

基于神经网络与蒙特卡洛方法的疲劳寿命可靠性分析

通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。     

基于泵式流体回路的小卫星姿控/热控一体化执行机构设计

 主要研究了小卫星姿控/热控一体化执行机构的设计问题.首先,根据流体回路中液体流速变化对小卫星产生力矩实现姿态控制、液体流动吸/散废热实现热控制的原理,提出一种姿控/热控一体化执行机构设计方案.然后针对该设计方案,利用以电机转速为变量的流体回路内压强和电磁力矩方程,推导了一体化执行机构姿控力矩模型;利用散热量随流体回路流速的变化,建立了一体化执行机构热控模型.最后,针对某小卫星设计了基于姿控/热控一体化执行机构的闭环控制系统,并针对该一体化执行机构设计了一种姿控/热控解耦算法,对其姿控/热控能力进行数学仿真验证,仿真结果证明了该一体化执行机构的有效性.     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

基于快速性能计算算法和序优化的卫星星座构型设计研究(英文)

卫星星座设计是一个复杂耗时的仿真优化设计问题。本文首先介绍了一种利用Hermite插值算法计算卫星星座性能指标的快速算法,用来减少计算复杂度和时间,并且基于快速算法建立了星座构型优化模型。其次引进了序优化理论,用来缩减搜索空间。针对星座优化问题,详细阐述了序优化所涉及到的精确和粗糙模型、有序性能曲线、选择规则和选择集合。通过对卫星导航星座和天基目标监视星座系统的仿真表明序优化理论对处理卫星星座优化设计问题是有效的。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...