模糊极小极大神经网络在火箭发动机故障分类中的应用

研究了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络分类器。模糊集是由模糊超立方体聚集形成的集合体，模糊超立方体是一个极小点和极大点构成的用隶属函数表示的ｎ维方盒。极小点和极大点的确定用包含有扩张与收缩阶段的模糊极小极大学习算法实现，这种算法能在一次循环学习中形成非线性模式边界，无需对已知故障模式重新训练就可融合新样本和精炼已存在的故障模式。模糊集用于故障模式分类自然地提供了故障更刘水平分类的有用信     

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     

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。      

神经网络在经济预测中的应用

阐述了针对BP神经网络在经济预测应用中存在的网络学习速度缓慢、计算量大、网络容易陷入局部极小、学习步长需要通过实验由人工来设置和调整等问题,提出将自组织理论、扩展Kalman滤波、模糊算法、小波理论等与神经网络相结合,构成新的网络结构或改进学习算法,以克服BP神经网络自身不足的思路。     

PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用

文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断.实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.     

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

模糊神经网络在过失速机动飞行中的应用

模糊逻辑控制技术和神经网络有机的结合 ,拓宽了模糊逻辑方法和神经网络方法的适用领域。利用神经网络具有自学习能力的优势 ,采用反向传播学习算法 ,通过对传统模糊逻辑控制器中的模糊逻辑控制规则和隶属函数有关参数进行训练学习 ,设计了模糊神经网络控制器 ,应用于飞机的过失速机动“里程碑”之一—— 70°迎角定常飞行仿真计算 ,获得了令人满意的结果。     

模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景,可以广泛应用于发动机的故障诊断。      

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

基于模糊规则集度量的液体火箭发动机故障诊断

以模糊规则集度量为核心，提出了一种液体火箭发动机故障诊断系统。利用模糊待检规则集与模糊参考规则集之间的度量结果为故障诊断逻辑，输出故障检测时间、故障分离时间、故障类型和故障程度。仿真研究表明：基于模糊规则集度量的故障诊断性能比较优越。     

利用神经网络诊断火箭发动机的故障

首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的BP学习方法。然后将BP学习算法用于火箭发动机的故障诊断。仿真实验的结果表明,神经网络完全可以用于发动机的故障诊断。     

液体火箭发动机故障检测的阈值估计研究

采用区间估计方法选取故障检测阈值,进而以此阈值为标准监测液体火箭发动机的工作情况。基于分离识别信号的概率密度函数还讨论了故障分离的最优阈值问题。某大型液体火箭发动机的热试车数据分析表明:置信区间估计技术可以有效用于发动机故障检测。      

应用反推神经网络检测液体火箭发动机多维故障

基于可测参数所构成的参数模式对应着一定的发动机故障模式, 应用反推神经网络检测发动机多维故障, 方法的有效性由只有泵效率下降和喷注器阻塞同时发生的数值仿真得到验证      

基于神经网络的涡轮泵多故障诊断

针对液体火箭发动机的涡轮泵系统中，常出现多故障同时发生的现象，分析了涡轮泵常见故障的特征表现，建立了涡轮泵系统的标准故障模式，在此基础上，提出了采用建立并行BP神经网络进行多故障诊断分类的方法，结果表明，并行BP神经网络结构简单，学习诊断速度快，对单一故障的诊断分类优于基本BP网络，且能对并发故障进行诊断分类。     

基于神经网络的火箭发动机动态过程建模

简要介绍了神经网络的基本理论, 分析了神经网络与非线性建模问题。基于对液体火箭发动机动态过程的研究, 提出了用神经网络建模的一般思路和基本方法, 从而为发动机参数研究找到了新的建模途径。建模结果表明, 将神经网络应用于液体火箭发动机动态过程的研究是十分成功的。