基于神经网络的自动机冲击振动信号混沌特征识别

发布时间：2017-06-03 18:06

  本文关键词：基于神经网络的自动机冲击振动信号混沌特征识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对武器自动机含噪冲击振动信号的混沌特性识别问题,提出了基于神经网络的混沌特征识别算法。将信号进行降噪处理,利用神经网络强大的学习和非线性处理能力,逼近信号真实相空间映射建立Jacobian矩阵,通过Jacobian矩阵计算出最大Lyapunov指数,并判断信号是否含有混沌特征。分别采用Lorenz仿真系统和自动机动作的冲击振动实测信号进行算法验证,仿真和试验结果表明提出的算法可以有效地解决自动机冲击振动信号混沌特性识别问题。
【作者单位】： 中北大学机电工程学院;内蒙古自治区白云鄂博矿多金属资源综合利用重点实验室;
【关键词】： 自动机 神经网络 混沌 噪音 冲击振动
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51675491)
【分类号】：TP183;TJ03
【正文快照】： 自动机是自动武器的核心组成部分,是实现连续发射的各机构的组合,可以完成重新装弹和发射下一发弹的全部动作[1]。在自动机工作过程中,机构相互碰撞会产生冲击振动信号,采集、分析冲击振动信号是诊断、控制自动机的重要途径[2-3]。在冲击碰撞振动问题的研究中,使用非线性动力

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  本文关键词：基于神经网络的自动机冲击振动信号混沌特征识别，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：418835