基于ARM和虚拟仪器技术的导弹测发控系统设计

根据导弹地面测发控系统需求和ARM7微处理器特性,提出了基于ARM和虚拟仪器技术的导弹测发控系统总体方案,详细设计了主要硬件电路,讨论了系统软件设计。

嵌入式导弹测控系统的硬件抗干扰设计

结合实际工程中普遍存在的电磁干扰现象,就硬件抗干扰设计进行了总结,分析了电磁干扰源、干扰的传输途径及干扰产生的后果。主要从抑制干扰源、切断干扰传输途径两方面出发,提出了嵌入式导弹测控系统硬件抗干扰设计思想。详细归纳了嵌入式导弹测控系统电路中供电系统、接地、信号传输通道、空间电磁场以及印制电路板的总体布局与走线等方面的抗干扰设计方法,给出了一种恢复受干扰系统的专用复位电路。

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法。给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型———单一模型和加权模型。实例分析表明,所提方法有较好的预测精度。加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支。

基于虚拟测试的导弹武器故障诊断系统

基于虚拟测试技术的故障诊断系统由图形化用户操作界面模块系统、数据库模块、初始化模块以及电路测试和诊断模块组成。其实现过程包括:电原理图录入与仿真;虚拟测试;故障诊断。该方法具有较强的通用性和自适应能力,且可兼顾系统在设计和维修时的可靠性。

导弹测发控系统故障诊断

针对导弹测发控系统电路原理复杂的特点,采用了一种新的诊断方法-基于粗糙集理论和神经网络的故障诊断。在已知故障模式库的基础上,考虑到各可测点和可观测器件之间的联系与冗余,首先采用粗糙集理论对模式库中的冗余属性进行约简,得到最简样本集,再加入到网络中进行训练,实现故障的诊断定位。与传统的基于神经网络的故障诊断方法相比,该方法对导弹测发控系统故障诊断速度快、定位准确,具有实际应用价值。

对军校应用型研究生教育定位的思考

在军队研究生教育从学术型向应用型转变的过程中,对于应用型研究生的定位要随着信息化建设的逐步推进,和院校教育改革的进一步深入而与时俱进。要深入思考应用型研究生教育与人的全面发展的关系,要合理统筹应用型研究生的应用能力与科研能力的培养,要认真分析应用型研究生实践能力与创新能力的关系,以促进应用型研究生教育定位的不断补充和完善。