基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。      

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用 (Ⅱ)模式识别技术

基于模糊超球神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障的实时检测系统。它采用模式识别技术,在建立正常工作状态的样板模式之后,把当前样本与样板模式进行比较,进而判断发动机工作状态。发动机试车数据分析表明：模糊超球神经网络对输入样本非常敏感。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅱ)模式识别技术

基于模糊超球神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障的实时检测系统。它采用模式识别技术,在建立正常工作状态的样板模式之后,把当前样本与样板模式进行比较,进而判断发动机工作状态。发动机试车数据分析表明：模糊超球神经网络对输入样本非常敏感     

基于模糊指数融合和正交基分解的发动机性能监控

针对发动机性能监控过程中出现的单参数监控信息量不足和多参数容易矛盾的情况,提出一种发动机性能监控模糊指数融合方法。该方法基于滑动窗口参数均值和熵,采取有效的信息融合技术,建立表征发动机性能的模糊融合指数。利用神经网络方法,依据已确定的模糊融合规则推导出剩余决策规则。实例表明,模糊融合指数能很好地跟踪发动机性能缓慢衰退和突变两种情况。用正交基分解的方法对模糊指数进行重构预测,与线性拟合和二次拟合相结合的方法相比,其预测精度更高,能准确预测发动机的性能变化。     

涡扇发动机加速过程的模糊控制

采用一种连续型比例积分公式的模糊控制器控制涡扇发动机加速过程，为了使控制满足加速过程最大转速，高压涡轮进口最大温度，压气机最低允许喘振裕度等约束条件并改善加速性能，利用遗传算法对模糊控制器中的3个量化因子进行了优化，优化后的模糊控制器完全可以加速过程要求，具有较好的动态性能，适当划分飞行包线后还可扩展到整个飞行包线。     

航空发动机多变量三层神经网络控制

提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。      

基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制

对航空发动机的多变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制方法。该方法利用RBF网络辨识航空发动机的实时模型,为模糊神经网络控制器参数的调整提供了Jacobian信息,解决了模糊神经网络自适应控制器在被控对象不能精确建模情况下应用的问题。仿真结果表明,系统鲁棒性强．在设计点和偏离设计点处,均具有良好的动态特性和解耦特性。     

用结构自适应神经网络预测航空发动机性能趋势

 将航空发动机作为复杂非线性系统考虑，运用神经网络超强的非线性映射能力和非线性时间序列分析的相空间重构理论，建立航空发动机性能趋势预测的神经网络模型，同时，针对神经网络的结构设计困难问题，建立了基于遗传算法的结构自适应神经网络预测模型，实现了神经网络结构的优化。最后，利用三组民航飞机发动机的性能数据进行了预测分析，验证了利用结构自适应神经网络对航空发动机性能趋势进行预测的有效性。     

机载光电跟踪系统模糊控制的优化设计与仿真

 分析了机载光电跟踪系统的构成,并对机载光电跟踪系统的最主要组成部分——陀螺稳定平台框架系统设计了基于遗传算法的模糊控制器,通过遗传算法来优化模糊控制器的规则、参数以及量化因子和比例因子。并对系统进行了详细的仿真研究,仿真结果证明基于 GA的模糊控制器设计获得了良好的控制效果。     

PID神经网络控制器在飞控系统中的应用

BP神经网络已被广泛应用于PID控制器的优化调参,但这种调参方法具有收敛速度慢、学习时间长、连接权重初值为随机值、易于陷入局部极小等缺点.提出了一种不同于用BP网络调整PID参数的新的融合方法:PID神经网络控制器(PIDNN);该控制器不仅能克服以上缺点,而且具有很好的鲁棒性.对PIDNN在某无人机姿态控制系统的应用进行了仿真研究,仿真结果表明该控制器能够大大地改善姿态控制系统性能.     

导弹块对角控制器的组合设计法

利用小脑关节模型控制器 ( CMAC)神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数,证明了估计误差、权误差有界,然后用解析逆解设计方法、模糊神经网络变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于动态逆的神经网络超机动飞行控制

为战斗机的过失速超机动飞行设计了一种神经网络控制器。基于时标分离的原则,神经控制器被设计为内环控制器和外环控制器两个部分。网络的训练利用改进的BP算法,将因子模糊化快速进行。样本点数据则由利用动态逆控制所得到的结果来提供。网络的使用利用联想记忆法则。仿真结果说明所设计的系统具有良好的控制性能及鲁棒性。     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

基于模糊神经网络的智能PID控制算法

舵机控制系统存在响应速度慢、抗干扰能力差、系统参数不易整定、现有控制技术与设计方法的局限性等问题,这些问题影响了舵机的性能。为了提高制导火箭弹舵机伺服控制系统的性能,文章从舵机智能控制技术出发,研究了舵机的智能控制算法和Simulink系统仿真模型,采用模糊神经网络PID控制器来提高舵机的稳定性。仿真结果表明,模糊神经网络相比其他控制器进一步提升了舵机控制系统的控制效果。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。