简介:针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点,提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上,进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口,从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成,采用笔记本电脑,通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示,在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明,该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。
简介:本文是对美陆军负责装备、采办和技术的助理部长办公室在2016年5月组织的“网络集成鉴定16.2”行动的总结。随着美陆军战术指挥系统复杂性及网络交联性的不断增加,尤其是系统内部设备和数据交换量的暴涨以及相关软件规模、性能和复杂度的提高,美陆军对网络系统运行安全态势的测评工作遇到了前所未有的挑战,传统的依靠“敌我对抗”的测评方法存在诸多不足和缺陷,因此就急需一种开创性的新方法来解决以上问题,保证网络系统测评得到令人满意的效果。“网络集成鉴定16.2”行动就是应用一种新方法进行网络运行安全态势测评的一次成功尝试,本文就介绍了本次测评行动中这种新方法展现的独特优势。
简介:轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID(NNPID)进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明:基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.