搜索结果: 31-45 共查到“兵器科学与技术 神经网络”相关记录100条 . 查询时间(0.165 秒)
概率神经网络在武器装备故障诊断中的应用
故障诊断 概率神经网络 模式分类 武器装备
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2016/5/4
针对当前复杂武器系统在装备部队后出现的故障定位难题,采用概率神经网络进行装备的故障诊断。给出概率神经网络算法及故障诊断步骤,建立基于概率神经网络的故障诊断模型,以某新型武器装备为对象,将该模型应用于装备故障诊断,并使用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明概率神经网络能够有效识别出装备的各种典型故障,降低部队使用过程中故障排查难度,提高装备的维修保障能力。
基于BP神经网络的弹壳表面缺陷分类方法
弹壳 表面缺陷 特征提取 BP 神经网络
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2016/9/28
为了对弹壳表面缺陷进行分类，提出一种基于BP(back propagation)神经网络的弹壳表面缺陷分类方法。 针对弹壳缺陷的特点，提取了各类缺陷的灰度特征、形状特征、几何特征，建立缺陷特征数据库，并采用改进的BP 神经网络算法设计了缺陷分类器。实验结果表明，该方法在枪弹缺陷识别方面具有很好可行性和有效性。
针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题，提出了模糊小波神经网络（FWNN）间接自适应控制器，该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络（SRWNN）构成。给出了SRWNN参数的迭代算法，利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息，有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响，且具有...
基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法
弹道预测 神经网络 误差反传 数值仿真
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2015/10/30
为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性，构建了实用的弹道预测工具，建立了基于神经网络理论的弹道预测模型。利用二自由度质点弹道模型，选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真。基于误差反向传播理论，比较了带动量项算法与自适应学习率算法这2种网络权值训练速度。对2种网络不同隐层节点数的学习误差和预测误差进行了对比分析。数值仿真计算结果表明，神经网络具有较高的预测精度，36.7 km射程仅有不...
为研究炮口扰动优化问题，提出采用非线性有限元、试验设计、神经网络和遗传算法相结合的方法进行火炮结构动力学优化。建立了某大口径火炮上装部分非线性有限元动力学模型，结合试验设计进行了火炮结构动力学分析。以试验数据为训练样本，建立了基于贝叶斯正则化算法的反向传播（BP）神经网络来模拟火炮总体结构参数与炮口扰动之间的非线性映射关系。构造了炮口扰动优化目标函数，利用遗传算法对目标函数进行求解，实现了火炮总体...
舰炮电气故障神经网络预测技术研究
故障预测 神经网络 舰炮 PHM
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2015/10/29
为实现舰炮的故障预测和健康管理，针对舰炮电气系统的运行机理，利用电路仿真软件提取了该系统的故障知识，建立了故障诊断专家系统知识库，并运用BP神经网络方法实现了该舰炮电气系统的故障预测。仿真结果验证了该方法的有效性，取得了良好的诊断预测效果。
针对传统评估方法主观性强的缺点及BP 神经网络自身缺陷，提出基于数据知识的PCA-GA-BP 状态评 估组合算法。采用主成分分析对样本数据进行降维处理，利用遗传算法对BP 神经网络的初始权值阈值进行优化， 将历史数据作为学习样本训练神经网络，处理实时信息得到评估结果，并通过实例进行算法验证分析。结果表明， 该算法是可行的，适用于复杂武器装备的状态评估。
基于混沌神经网络的防空火箭炮交流伺服系统状态预测研究
交流伺服系统 状态预测 相空间重构 混沌神经网络
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2015/4/2
为了更加准确地对系统非线性非平稳状态趋势进行预测，运用基于神经网络的混沌预测方法对防空火箭炮交流伺服系统的速度量进行了预测，为基于速度预测值的系统非线性非平稳状态趋势预测奠定了基础。利用C-C法选择了合适的嵌入维和时间延迟，对防空火箭炮交流伺服系统不规则运动的实验数据进行了相空间重构并进行了分析。在原Elman网络中增加了输出层关联单元，并把自反馈增益系数当作连接权值投入到网络的训练中，以增强El...
基于新型小波神经网络和灰预测的电动负载模拟器控制
粒子群优化算法 小波神经网络 变结构 Lyapunov稳定 半实物仿真
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2015/4/2
针对某火炮随动系统电动负载模拟器自身复杂的非线性以及多余力矩对系统加载性能的影响，提出了一种基于新型小波神经网络和灰预测的控制策略。该策略主要由变结构的粒子群小波神经网络（VSPSO-WNN）控制器和灰预测补偿器（GPC）构成，前者利用粒子群优化（PSO）算法小波神经网络（WNN）的权值等参数，加快了系统的收敛速度，并利用自学习算法动态改变隐含神经元数目，降低了系统的计算复杂度，提高了系统的动静态...
针对工业缝纫机调速模块的伺服系统普遍存在耦合，大滞后的现象，提出了一种将Ｓｍｉｔｈ预估补偿和ＲＢＦ神经网络算法与ＰＩＤ控制器相结合的Ｓｍｉｔｈ－ＲＢＦ－ＰＩＤ控制算法。该方法利用了Ｓｍｉｔｈ预估补偿能克服纯滞后和ＲＢＦ能处理非线性问题、在线自学习整定ＰＩＤ参数的优点，在调速模块的伺服控制系统中更加有效。
基于概率神经网络的自行火炮发动机状态监控系统
自行火炮 发动机 状态监控 概率神经网络
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2016/9/28
为有效发挥自行火炮发动机效率，减少对发动机寿命的影响，建立了自行火炮发动机状态监控模型。分 析了概率神经网络结构和训练算法，以某型底盘所采用的12150L 型发动机为例，选取发动机状态监控有效性指标，通 过多种状态数据的引入和量化，评测发动机实时工作情况。结果表明：该模型能成功对故障进行分类，分类速度快， 能有效进行自行火炮发动机状态监控，进一步提高状态监控准确率和实用程度。
为了能够在飞行数据不尽精确的情况下进行快速、准确的落点预报，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络和无迹卡尔曼滤波技术的弹丸落点预报方法。使用RBF神经网络逼近外弹道方程用以预报弹丸落点，并用改进型量子行为粒子群算法优化网络结构和权阈值，在此基础上对基于神经网络的初步预报数据进行滤波处理。最后进行预报仿真，在输入数据有噪声的情况下依然得到了较高的预报精度，从而证明该方法对预报弹丸落点是有效可行的...
综合传动换挡品质的误差逆传播神经网络评价方法
兵器科学与技术 综合传动 换挡品质评价 误差逆传播神经网络
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2015/4/8
从换挡平顺性的角度出发，确定涡轮转速变化率的峰值、涡轮转速平均变化率及挡位3个参 数作为客观评价指标，并将其细化定义；基于神经网络的基本原理，利用误差逆传播神经网络（BPNN）对履带车辆综合传动装置换挡品质评价进行客观描述；应用Matlab/Simulink软件的神经网络工具箱函数，建立用于评价车辆换挡品质的神经网络模型，并借助于GUI工具箱开发换挡品质客观评价等级软件进行仿真研究。通过神经网络测...
基于BP神经网络的装备失效率预测研究
BP神经网络 装备失效率 输入层 中间层
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2014/4/4
装备伴随使用时间的增长，失效率会不断升高；因此准确预测装备失效率，对于及时准确评估装备性能，开展视情维修具有重要的指导意义；鉴于BP神经网络的高度非线性映射能力，利用此模型对装备失效率进行预测；分析得到了BP模型的输入层和中间层的最优神经元数；此时实际值与预测值的方差为0.038 7，达到要求。