基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。     

歼击机结构故障的模式识别与参数辨识新方法

针对自修复飞行控制系统的故障,采用基于精确线性化的方法,在原空间和特征空间提出了基于双假设/多假设（增强型）概率统计学的模式识别与参数辨识方法,给出了结构故障的可识别性和可辨识性的判别准则,并以某型歼击机为例进行了仿真研究。     

基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

基于粗糙集-神经网络的机载设备故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法。将粗糙集理论同神经网络结合起来可以用于机载设备的故障诊断。采用粗糙集理论对原始故障诊断样本进行处理,并根据条件属性对决策属性的正域的大小来选择条件属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断。通过A320飞机燃油系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效性。     

小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.     

某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

基于飞行过程数据的航空发动机故障诊断方法研究

针对航空发动机飞行过程数据,结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN）,提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先,从飞行数据中抽取发动机健康数据,并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次,通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号,残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后,通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明,相比于直接使用传感器测量数据,基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能,故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%,并且对训练数据样本数量的依赖性较小,较少的训练样本也能获得很好的预测结果。     

一种鲁棒的非线性飞行控制律设计

介绍了一种反馈线性化方法——逆系统方法，用以解决非线性飞行控制。针对逆系统方法存在的误差，介绍了一种鲁棒控制方法——基于RBF神经网络直接自适应控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真，结果证明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

非线性动态逆神经元解耦飞行控制方法

 提出一种非线性动态逆神经元控制系统设计方法，并成功的将其应用于某战斗机非线性解耦控制问题。该方法的基本思想是采用神经元网络建立非线性被控对象的动态逆模型，将被控对象转化为伪线性系统，并用现代控制系统综合设计方法对神经元伪线性系统进行闭环优化设计。给出的战斗机非线性动态逆神经元解耦飞行控制系统的仿真结果显示出人工神经元网络作为非线性动态逆控制单元所具有的潜在能力。     

飞行器神经元控制系统的研究与设计

提出了一种基于神经元网络的飞行控制系统设计方法 ,该方法设计的神经元飞行控制器具有良好的鲁棒性 ,使飞行器在整个飞行包络内都能保持某种最优的操纵品质。给出的计算机仿真结果显示出神经元网络作为飞行控制器在处理飞行器参数大范围变化的非线性特性方面具有潜在的优良品质     

Intelligent modeling and identification of aircraft nonlinear flight

In this paper, a new approach has been proposed to identify and model the dynamics of a highly maneuverable fighter aircraft through artificial neural networks（ANNs）. In general, aircraft flight dynamics is considered as a nonlinear and coupled system whose modeling through ANNs, unlike classical approaches, does not require any aerodynamic or propulsion information and a few flight test data seem sufficient. In this study, for identification and modeling of the aircraft dynamics, two known structures of internal and external recurrent neural networks（RNNs） and a proposed structure called hybrid combined recurrent neural network have been used and compared.In order to improve the training process, an appropriate evolutionary method has been applied to simultaneously train and optimize the parameters of ANNs. In this research, it has been shown that six ANNs each with three inputs and one output, trained by flight test data, can model the dynamic behavior of the highly maneuverable aircraft with acceptable accuracy and without any priori knowledge about the system.     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

歼击机自修复控制系统仿真研究

针对歼击机自修复控制系统的综合仿真,推导了具有较大稳定域的自适应RK公式,研制了歼击机自修复控制系统一体化仿真环境,该环境支持歼击机动力学方程的线性化、故障诊断、自修复控制律设计等众多仿真实验任务。在此基础上,应用一种模型参考自修复方法对某型歼击机进行了仿真研究。     

战斗机非线性飞行控制技术的研究与发展

战斗机非线性飞行控制技术研究综述。首先介绍战斗机技术发展走向,然后对当前主要战斗机飞行控制设计方案进行分析,并重点介绍神经网络在飞行控制中的应用研究。最后指出,基于神经网络的智能控制方案作为飞行控制的重要研究方向,将为未来先进战斗机飞行控制系统设计提供重要的解决方案。     

发动机数控系统诊断技术的发展

综述发动机数控系统传感器的故障诊断尤其是软故障诊断技术的发展。首先介绍了传感器故障检测与分离技术的初期研究工作,论述了鲁棒故障诊断的必要性及发展。最后介绍了基于人工神经网络的故障诊断方法。      

基于动态逆的综合非线性飞行控制方法

在解决非线性飞行控制问题中,动态逆控制方法已成为一种流行的控制方法.文中以动态逆控制方法为基础,使用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的控制方法进行补偿,以提高非线性飞控系统的鲁棒性.在以某型推力矢量飞机为对象的仿真中,这种方法显示出很强的非线性控制能力和鲁棒性.