简介：在车载通信系统的设计过程中，电磁兼容仿真是降低电磁干扰和实现系统兼容的重要措施之一。通过对某车载通信系统的分析，建立了相应系统简化模型，依据电磁兼容理论，使用仿真软件EMCStudio进行电磁兼容性分析研究。实际建模中着重天线和线缆端口参数的调整，分析可能出现的问题，提出了如何通过改进设计、减少系统内的干扰和提高系统的兼容性等技术措施，为车载通信总体设计提供了参考。

简介：某型通信控制机是某型远程火箭炮通信系统的核心设备。作为一种电子通信设备，其故障机理十分复杂，给装备保障人员的故障诊断及维修保障工作带来了巨大的困难。采用硬件故障模式及影响分析法对通信控制机故障模式及影响进行分析，通过通信控制机的结构分析、功能分析、故障模式分析、故障影响分析等，最后得出某型远程火箭炮通信控制机故障模式及影响分析报告。该故障模式及影响分析报告可为某型远程火箭炮通信控制机的故障诊断和维修保障提供依据。

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：武器系统采用分布式控制体系结构后需解决好通信时延的问题,通过对分布式火控系统通信时延的分析,说明了在火控系统中宜采用固定时延的通信方式,揭示了对随机时延采用缓冲等待方法的实质.提出了利用采样的周期信息实现时钟同步的方法,这些结论和方法对其他分布式控制系统也具有参考价值.

简介：针对坦克炮身管精确定位和平衡问题，提出了一种基于干扰观测器（DOB）的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数，所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能，引入了干扰观测器，对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知，该控制策略有效地提高了系统的稳定性，消除了滑模控制过程中固有的抖振现象，并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能，使系统具有良好的鲁棒性。

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：TMS320DM642（DM642）作为一款高性能的多媒体DSP有着广泛的应用前景,作为C6000系列,它不具备通用异步串行收发接口（UART）。基于TDS642EVM介绍了通过板载TL16C752B实现UART数据通信的方法,论述了UART相关寄存器的初始化设置及串行通信函数在图像显示主程序中的调用等,实现了DSP与PC104机间的异步串行通信,完成了图像叠加显示功能。

简介：针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。

简介：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

简介：针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测.结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律.

简介：对于结构复杂的自行火炮变速箱,其故障模式具有不可预知性.针对传统的神经网络识别方法明显存在不足这一问题,提出一种基于自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory)的自行火炮变速箱瞬态过程故障诊断新方法.该方法不仅可以对已知的故障模式进行分类,而且对自行火炮变速箱未知故障模式具有很强的自适应分辨能力.实例证明,ART-2神经网络与传统的神经网络方法相结合为自行火炮变速箱故障诊断提出了新思路.