基于邻域粗糙集自适应调整剪枝门限的免疫网络故障诊断算法

通过在形态空间中建立抗体和抗原的邻域关系,阐述了抗体与抗原的匹配过程,论述了基于免疫网络模型(aiNet)的故障诊断算法中剪枝门限与故障诊断漏诊概率和误诊概率的关系.文中引入粗糙集理论,定义了基于抗体邻域的故障模式边界和故障模式包含关系,给出了自适应调整剪枝门限的观测指标和具体算法.仿真结果表明,本文所提出的故障诊断算法具有优良性能,提高了故障诊断正确率和新故障识别率.     

基于Petri 网的液体火箭发动机启动过程实时在线故障诊断方法

为了解决大型运载火箭液体发动机启动过程难以建立精确解析模型和难以实现实时在线故障诊断的问 题,根据其启动过程的特点,设计了基于定时约束Petri 网的故障诊断模型和诊断算法,在MATLAB 中建立Simulink 仿真模型和GUI 仿真界面,验证了模型和算法的正确性和有效性．     

一种改进的基于免疫网络模型(aiNet) 的故障诊断算法

根据抗体群与抗原群的匹配关系,提出一种改进的基于免疫网络模型(aiNet)的故障诊断算法.建立了自适应调整剪枝和抑制阈值的规则,并对K近邻算法的附加距离阈值加以限制,提高了基于aiNet故障诊断算法对已知故障的识别率,克服了其不能识别新故障的缺点.仿真结果表明,改进算法具有优良的故障诊断性能.     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

基于深度神经网络模型的雷达目标识别

根据雷达测量的目标电磁散射面积(RCS)序列,采用深度神经网络模型识别空间飞行目标。首先,阐述了提取RCS时间序列特征的方法,包括均值、均方差及周期特性等特征;然后,给出了深度神经网络模型识别RCS目标的算法;最后,用仿真数据验证该识别方法,数值实验结果表明该方法能较准确识别雷达跟踪目标。