基于FPGA的IFF信号侦察系统的设计

敌我识别(IFF)系统是现代战争中电子信息战的重要组成部分。为了实现IFF信号的侦察,本文介绍了一种基于FPGA的敌我识别信号检测方法。该系统采用具有国产化替代方案的FPGA+ADC硬件架构,通过超外差无线接收方式和相关检测算法实现对信号的时域、频域测量。结合对IFF信号的特征分析,完成了对IFF信号的模式识别。实验结果表明,该设计不仅可以实时、准确地完成IFF信号的检测,还能根据工程需求实现更多的功能扩展。

基于CS优化神经网络的模拟电路故障诊断

针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法 (CS-GRNN)。选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷鸟搜索算法对GRNN进行网络参数优化,利用优化后的CS-GRNN模型进行故障诊断。实验结果表明,较其它诊断方法,CS-GRNN诊断模型只需迭代较少次数就可获得很高的预测精度,平均故障诊断正确率可达97.281 75%,具有明显的优势。

基于小波包和BAGRNN的模拟电路故障诊断方法

为了克服模拟电路故障诊断中诊断模型预测精度普遍不高且训练时间过长的问题,提出一种基于小波包和BAGRNN的模拟电路故障诊断新方法.该方法选取比BP神经网络更具优势的广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)作为网络模型,用小波包变换获取电路故障特征,并利用全局搜索能力强,搜索速度快的寻优算法-蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化GRNN的平滑因子构建出BAGRNN模型,最后利用优化后的FOAGRNN模型进行故障识别分类.仿真实验结果表明,BAGRNN诊断方法较其他方法大大缩短了样本训练时间,具有很高的预测精度,平均诊断正确率可达97.187 5%.

桥梁预应力施工中波纹管位置监测系统的设计

为了提高桥梁预应力施工中波纹管的施工质量,最大程度上使施工方案与设计方案吻合,设计了一种基于服务器/客户端模式的波纹管位置监测系统。该系统在Linux-Apache-MySQL-PHP(LAMP)架构基础上配合使用Nginx与Squid构建了Web服务器,使系统具有较高的响应能力;以自主设计的基于RT-thread实时操作系统的电子三维定位仪为客户端,增强了系统的实时性和高效性。经测试表明,系统能够准确检测出波纹管的坐标,并实现数据的远程传输和管理,进而达到对施工质量的监测。

电阻应变式在线钻削测力仪的设计

为研究微小深孔钻削过程中钻头受力的变化规律,研制了一种电阻应变式钻削力在线测量装置。首先根据轴向、切向和径向钻削分力的测试需求,设计了测力仪机电结构;然后以微处理器为核心,通过信号放大、模拟滤波、模数变换和数字滤波等信号处理过程,实现了钻削力信号的实时检测和传输;最后对测力仪进行静态标定和钻削力动态监测实验。实验结果表明,测力仪轴向力、切向力和径向力的非线性误差和不重复度误差均小于1%;测力仪输出的钻削力曲线数据实时映射了钻削力的变化,可以满足钻削控制研究和实际工程应用的需求。