闻新
- 作品数：6 被引量：32H指数：3
- 供职机构：中国航天科工集团更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术天文地球更多>>
- 优化组合奉献观测器的故障诊断方法被引量：5
- 2002年
- 给出了奉献观测器故障诊断方法的概念 ,并在此基础上 ,提出了优化组合奉献观测器的故障诊断方法。该方法简化了知识规则数量的要求 ,提高了对知识规则的利用率 ,通过两个算例对该方法进行了验证 ,给出了相关的定理。为便于工程设计与实现 ,采用神经 -模糊系统理论 ,建立了模糊感知器与优化组合奉献观测器相结合的故障诊断方法 ,使该方法具有学习功能 ,增强了自适应能力。最后给出了数值仿真分析结果 。
- 周露田瑞闻新李翔
- 关键词：故障诊断神经网络模糊逻辑
- 基于G2的飞船推进系统的故障诊断被引量：3
- 2004年
- 探讨了G2的知识表示、知识库管理及实时推理。针对飞船推进系统的工程实际问题,分析了推进舱推进子系统的故障特点,采用神经 模糊系统理论对推进舱推进子系统故障模式的知识表示进行研究,提出了推进舱推进子系统故障的知识表示形式。运用G2软件平台设计了飞船推进系统的故障诊断推理机。该推理机可以实时地诊断出相应的故障模式,记录相关的故障信息,还可以对故障进行预报,以避免故障的发生。
- 刘彦军司锡才杨嘉伟李翔闻新
- 关键词：故障诊断神经网络人工智能飞船
- BP/GA混合算法在简易组合导航系统中的应用被引量：5
- 2005年
- Kalman滤波器是组合导航中最常用的最优滤波工具,但是在组合导航系统中有一些应用的局限性,尤其在低成本的GPS (GlobalPositioningSys tem) /DRS (DeadReckoningSystem)组合导航系统中,存在着使用的GPS接收机和惯导测量元件的精度不够高的问题,要提高系统的测量精度,只能提高算法软件的先进性.为补偿卡尔曼滤波发散的缺陷,将神经网络和遗传算法组成的混合算法与卡尔曼滤波相结合,应用到GPS/DRS组合导航系统中,该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力、好的实时性,还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感、局部有极小点等缺点,同时兼具卡尔曼滤波的最优估计性能.仿真结果验证了这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性,经过对仿真数据进行统计分析,纬度误差的最大值降低了一个数量级.
- 范跃祖张轶男马浩凯闻新
- 关键词：神经网络卡尔曼滤波遗传算法
- 具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器被引量：2
- 2003年
- 提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 。
- 周露李东江闻新
- 关键词：最优滤波
- 模糊系统和神经网络的特征与比较被引量：17
- 2002年
- 概述了模糊、神经网络和人工智能技术之间的关系 ,尤其探讨了模糊系统和神经网络的特性 ;指出了模糊系统和神经网络的结合方式 。
- 田瑞闻新田春廷
- 关键词：模糊系统神经网络模糊神经网络人工智能
- 使用新的GPS民用信号对多路径效应缓解和载波相位模糊确定
- 2004年
- 闻新
- 关键词：GPS全球定位系统
