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71.
卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明:本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。 相似文献
72.
航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明:小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。 相似文献
73.
74.
75.
针对航空电子波分复用(WDM)网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度(RMWRR),将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。 相似文献
76.
基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
77.
针对微型涡轮发动机测控要求,设计了集试车、控制系统半物理模拟、电动供油试验功能于一体的综合测控系统.各传感器调理信号并接到测控计算机与电子控制器;电子控制器通过串口接受测控计算机操纵指令,并采集p2进行转速间接闭环控制.详细介绍了转速测量方法、电动油泵(pulse width modulation,PWM)驱动设计,并分析、设计了发动机控制律.测试软件以Lab Windows/CVI为平台,采用多线程技术设计.应用表明,系统结构简单、试验效率高,可为同类发动机研发提供支持. 相似文献
78.
MEMS传感器在航空综合电子备份仪表中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
概述微机电传感器的技术现状和在IESI中的应用.通过国外典型IESI产品,着重分析了IESI的组成原理、性能特点和微机电传感器的作用.研究表明:包括高精度微机电惯性敏感器、微硅压力计在内的微型传感器开发是IESI的技术关键,国产化IESI设备在军/民用飞机中有广泛的应用前景. 相似文献
79.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
80.
一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献