黄岳
- 作品数：9 被引量：23H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军海军潜艇学院战略导弹水中兵器系导弹兵器系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于数据驱动的伺服机构执行器故障诊断被引量：3
- 2009年
- 以往对于伺服机构故障诊断大多在控制系统中进行,往往会掩盖伺服机构执行器本身的故障,并且执行器的恒增益故障不容易判别。针对这些缺点,分析执行器的故障机理,找出了伺服机构的有效测点,提出了基于数据驱动的执行器故障诊断方法。仿真实验证实了方法的有效性。
- 黄岳刘丙杰唐震
- 关键词：伺服机构执行器数据驱动故障诊断
- 横浪对潜射导弹出水姿态的影响被引量：7
- 2010年
- 基于ANSYS/LS-DYNA有限元动力分析软件,建立了潜射导弹出水过程三维模型,分析了潜射导弹在横浪影响下出水姿态的变化规律。结果显示:横浪是引起潜射导弹偏航的主要因素;横浪对潜射导弹俯仰运动基本没有影响。
- 黄岳崔奇伟马暄刘丙杰
- 关键词：横浪ANSYS/LS-DYNA
- 基于MAP的装备保障资源需求预测研究被引量：1
- 2011年
- 针对装备保障资源需求预测难的问题,本文利用EM算法将单装备的保障资源需求点过程拟合为马尔可夫到达过程(MAP)。通过仿真获取整个装备的备件更换时间序列,并举例说明了该方法的有效性。
- 刘丙杰黄岳马瑞萍
- 关键词：PH分布EM算法
- 基于多小波能量谱与SVM的导弹惯性器件故障预报
- 2009年
- 针对利用时域信号进行故障预报精度低的问题,提出一种基于多小波能量谱与支持向量机(SVM)的故障预报方法。该方法以信号在多小波域上分解形成的能量谱作为故障的诊断特征,通过距离评测准则选取最优多小波能量谱特征子集。最后将最优特征作为样本训练支持向量机。利用训练后的SVM进行故障预报,试验结果表明多小波能量谱能更有效地反映惯性器件故障特征,利用SVM与多小波能量谱结合可以得到更好的预测精度。
- 刘丙杰黄岳马瑞萍
- 关键词：故障预测惯性器件支持向量机
- 弹道导弹发射方位角快速计算新方法被引量：6
- 2009年
- 发射方位角是重要的射击诸元.为了克服现行常见方法计算发射方位角时计算迭代次数多,计算时间较长,对计算机的性能要求高,不适合机动发射诸元装订的要求等缺点,提出了先考虑地球自转和主动段弹道变形条件下精确确定发射方位角初值,然后再根据精度要求进行终值计算的方法.仿真结果表明:此计算方法较现在常见的算法而言,大量的减少了迭代次数,极大的提高了计算速度,显著的缩短了诸元时间.
- 黄岳肖凡张涛
- 关键词：地球自转初值
- 空战仿真中综合优势威胁评估新模型被引量：3
- 2009年
- 为了克服现行空战仿真中威胁评估方法的缺点,从空战态势优势和空战能力优势两方面综合考虑,提出了空战仿真威胁评估模型,并从定量分析的角度阐述了模型的构成和仿真计算步骤.仿真算例表明,提出的综合优势评估模型与传统的威胁评估模型相比,更加完善地考虑了空战能力综合指标体系,极大地增强了空战仿真中威胁评估的准确性.
- 肖凡黄岳卢文忠
- 装备综合诊断系统关键技术研究被引量：1
- 2009年
- 综合诊断是装备技术保障领域的一种新思想和策略.为此,通过对综合诊断定义的理解和对装备诊断功能和诊断相关组件的分析,针对装备维修存在的问题,提出了综合诊断系统工程的若干关键技术.这些关键技术已被采纳应用到多型装备的综合诊断工程,并发挥了重要作用.
- 黄岳刘丙杰
- 基于克隆选择算法的学习型Petri网及在潜在通路分析中的应用被引量：1
- 2011年
- 传统学习型Petri网(LPN)有2个缺陷:1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷。针对这2个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN(CSALPN)。首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息。为了提高LPN的泛化能力,引入了神经网络集成。具体方法就是将训练的所有抗体作为集成中的个体,然后通过简单加权集成输出。本文还提出了带回路的学习型PN不陷入死锁的充要条件。最后用CSALPN对一个典型的电路进行潜在通路分析。统计结果证实了方法的有效性。
- 刘丙杰刘勇志黄岳
- 关键词：克隆选择算法PETRI网神经网络集成
- 基于滑模变结构的导弹伺服机构故障诊断被引量：1
- 2011年
- 针对导弹伺服机构的不确定非线性特点,提出了一种基于滑模变结构的传感器故障诊断方案。首先给出一种基于滑模变结构的控制器设计方法,然后利用滑模变结构中的等值控制方法设计了状态观测器,再利用自适应方法实现了对故障的重构。最后将提出的方法在导弹伺服系统中应用,表明了该方法的有效。
- 黄岳马震刘丙杰
- 关键词：观测器滑模导弹伺服系统
