基于免疫机理的汽车故障检测技术研究

对基于免疫系统反面算法机理提出的反面算法进行了改进,给出了一种改进型反面选择算法.根据小波分析和人工免疫系统的原理,提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统.针对小波分析的特点,将其用来对非稳定信号进行分析,获取信号特征向量作为原始数据,利用改进型反面选择算法对原始数据进行己-非己分析.将此系统应用到汽车差速器故障诊断中,取得了良好的效果.     

一种改进BP网络及其在智能传感器非线性校正中的应用

主要分析了神经网络存在的一些缺陷,研究了一种改进BP神经网络学习算法的相关技术,设计并实现了一种改进型BP神经网络算法,并将其应用于智能传感器的非线性自校正系统。通过在某无人机机载高度传感器上试验研究,证明了这种算法的可靠性、先进性、稳定性。     

基于小波模极大值的船舶轴频电场检测算法研究

船舶轴频电场是一种具有明显目标特征的极低频信号,对船舶的水下非声探测具有重要作用。对船舶轴频电场信号小波模极大值的尺度变化进行分析,根据目标信号和噪声的差异,采用Hermite 插值对目标信号小波模极大值进行快速重构;提取目标特征频率范围内的能量均值为特征值,采用滑动检测方法对目标进行检测。实测和仿真数据对该算法的验证结果表明,此方法相对小波包熵检测算法的检测效果较好,虚警率较低,当SNR 为-5. 9 dB 时检测率相对提高50% 左右,并且在SNR 为-8. 2 dB 时仍然具有86%的检测率。     

多约束下舰船装备携行备件保障方案优化方法

针对装备携行备件方案的确定需要综合考虑多项约束指标,以出航任务准备阶段的随舰携行备件方案配置规划为研究背景,在备件质量、体积、费用以及装备可用度4 项指标约束下,建立携行备件方案的配置优化模型。通过引入拉格朗日约束因子将各项指标转化为资源规模约束,采用边际算法对模型进行求解,并提出了初始约束因子的确定方法及其动态更新策略。通过对算例结果进行分析,验证了该研究方法的可行性。     

用雷达海杂波反演蒸发波导的蚁群算法

针对传统算法在实现雷达海杂波反演蒸发波导参数时表现出寻优慢、收敛早熟的现象,引入了具有更好寻优力的蚁群算法来实现反演过程。分析了利用雷达海杂波反演大气波导的基本原理流程;列出了用于函数优化的蚁群算法的原理。将蚁群算法与雷达海杂波反演大气波导的思路相结合,完成了对蒸发波导的反演。     

双通道单脉冲跟踪快速校相改进算法

针对目前已有的双通道单脉冲跟踪快速校相算法的局限性,提出了相应的改进算法,并对改进算法的进行了性能分析。     

弹载斜视SAR高分辨率成像算法研究

针对弹载SINS/SAR组合导航系统中,导弹机动性会影响SAR成像质量的问题,提出了一种新的Burg-Chirp Scaling-Dechirp成像算法。文中构造改进的相位补偿因子,补偿距离徙动造成的影响,采用Dechirp技术对部分孔径数据进行方位聚焦处理,优化算法结构;同时,建立回波信号观测数据的自回归模型,对图像的二维频谱进行外推,弥补经典CS成像算法空间分辨率受限的不足。将新的算法与CS算法进行仿真比较,结果表明,新的成像算法能有效改善点目标成像质量,提高SAR的成像质量。     

基于区域博弈的全局视觉2VS2策略改进

为寻找更加有效的制胜算法,寻求一种基于国际水中机器人大赛全局视觉2VS2项目的有效策略改进方案,笔者将建模思想引入策略实现.首先对赛场进行区域划分,并基于不同区域的威胁程度进行博弈分析,实现策略改进,编写了新的顶球算法策略.实践结果表明:在同等条件下,采用该算法能够更加灵活、有效地采取策略进攻或防守,提高对抗防御能力和进攻进球效率.     

一种改进的小波阈值降噪算法研究

小波阚值降噪是一种从带噪信号中去除噪声的直观而有效算法,提取降噪后信号的目标特征可以获得良好的识别效果,舰船目标识别通常使用该方法。论述了基于Stein的无偏估计原理的自适应小波降噪阚值选择(rigrsure)算法,利用小波变换分解低信噪比下的Block信号,使用rigrsure算法获得重构后的低频信号和各层细节信号小波降噪阈值。提出了一种改进的处理各层信号的算法,对Block信号去噪,取得了良好的仿真结果,具有很好的工程应用前景。     

变后掠翼导弹中制导律设计

研究了可变后掠翼导弹的制导律问题,它在整个导弹设计过程中起着非常重要的作用;针对可变后掠翼导弹外形参数可变的特点,建立了弹道优化数学模型,并针对滑翔段弹道进行了优化设计;提出了一种基于动态虚拟目标点的滑翔中制导律,通过仿真分析验证了其可行性。研究结果可为变后掠翼导弹总体设计提供参考。