基于Web服务的企业基础信息集成模型

政府部门中企业基础信息存放分散,系统和数据源异构,共享和交换困难,形成了“信息孤岛”。提出了一种基于Web服务的解决模型,该模型实现了异构系统、异构数据源之间的数据交换和信息共享,有效地解决了“信息孤岛”的问题。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

基于脉冲超宽带的星载高速无线数据网络设计

针对卫星内高速数据通信现有的点对点LVDS线缆通信带来的线缆束缚、布局困难、成本增加的难题,提出一种基于脉冲超宽带的星载高速无线数据网络设计方案,介绍了脉冲超宽带收发机、高速无线网络协议和无线网络节点软硬件设计的关键技术.发射机采用阶跃恢复二级管（SRD）产生皮秒级脉冲信号;超宽带脉冲接收采用幅度检测方法;无线高速网络协议设计参考美国军用数据总线标准MIL-STD-1553B协议,采用时分制指令响应机制,对1553B标准的许多指标进行扩展以适应UWB无线信道和高速传输特点,并通过FPGA成功实现.测试显示,地面演示系统应用层数据传输误码率小于10^-9,表明了基于脉冲超宽带的星载高速数据网络设计的可行性和可靠性.

     

适于LEO卫星IP网络的源组播算法

为了解决LEO卫星IP网络中现有源组播算法的信道资源浪费问题，提出了一套新的组播算法。即基于核心群的特定源组播（CSSM）算法和加权的CSSM（ω-CSSM）算法。CSSM算法以源节点作为初始核心群，通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成，这样所得的树代价最小，从而大大提高了网络的传输带宽利用率和有效传输容量。在ω-CSSM算法中，所提出的加权因子可以调整组播树的树代价和端到端传播时延之间的折衷程度，因此，可以通过调整加权因子柬适度增大树代价、降低端到端传播时延，从而支持某些有严格端到端时延要求的实时组播业务。通过与LEO卫星IP网络中典型源组播算法MRA的仿真比较，可以看出CSSM和ω-CSSM算法的树代价性能比MRA有显著改善，而端到端传播时延略高。