模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。     

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.     

ERP项目实施失败的原因分析

分析了ERP实施失败的原因,认为ERP项目本身存在风险,但是只要对风险加以合理的控制和管理,大多数企业应该可以成功实施ERP项目.     

民航运行风险的灰色神经网络模型

采用灰色神经网络的方法，建立了中国民航运行风险的非线性在线模型。模型以风险监测指标作为输入，以评价民航安全的综合指数作为输出。编写了模型计算软件进行仿真计算，计算结果表明，模型预测值与实际安全综合指数值吻合较好，验证了方法的正确性。利用该模型既可以确定风险监测指标中的主要影响指标，为民航降低运行风险提出合理的建议；又可以对民航安全的综合指数进行分析，为行业的安全运行提供预警。     

补偿模糊神经网络在机床热误差预报模型中的应用

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。     

基于神经网络算法在机场油库安全的应用

机场油库是储存航空油料的重要基地,其安全因素包含多个方面。通过对机场油库的安全分析,采用神经网络方法,建立机场油库安全评价模型,基于MATLAB软件神经网络工具箱对其进行求解,并将结果应用到油库的安全评价中。结果表明该方法与模糊综合评价方法基本一致,研究成果对油库安全监测和预测有着重要的意义和实用价值。     

装备研制项目的模糊挣值管理方法

由于装备研制项目广泛存在着技术风险,其预算成本难以用确定数描述,而现有挣值管理技术通常用确定数描述项目费用基线,忽视了项目的技术风险因素。为此,将技术风险引入挣值管理(EVM)方法,提出了一种装备研制项目的模糊挣值管理(FEVM)改进方法。该方法充分考虑了装备研制中的技术风险问题,利用技术成熟度(TRL)对项目计划成本进行估算,在此基础上,利用模糊数学理论,给出了一种基于可能度的高风险项目的成本和进度的模糊评价标准,并对项目的完工成本(ECC)和完工时间(ECT)进行了模糊预测。最后,通过案例对文中的方法进行了阐述。该方法针对装备研制项目技术风险大的特点,进一步拓展了挣值管理的适用性,对于决策者控制风险、保证项目的费用和进度具有一定指导意义和参考价值。     

基于神经网络的加速度计静态误差系数标定

利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法，构造加速度计静态函数型神经网络模型，并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明，利用该方法标定的系数结果具有高精度性，可较好地满足加速度计误差补偿的要求。     

模糊综合评价法在信息系统投资评价中的应用

根据信息系统(IS)投资项目的技术经济特点和评价要求,建立了一个新的IS投资模糊综合评价模型.并通过一个计算实例说明了该模型的用法,最后编制了该方法的计算程序.     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

导弹发射装置随动系统模糊神经PID控制器

在有些系统性能指标要求很高的导弹发射装置的随动系统中,传统的PID控制往往难以满足要求。文章以某型导弹发射装置的随动系统为模型,结合了模糊控制、神经网络及PID等控制算法,设计了模糊神经PID控制器。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出应用模糊神经PID控制器能够有效地提高该随动系统的动态性能和鲁棒稳定性。     

模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用

提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。      

基于人工神经网络的驾驶员操纵行为模型

驾驶员操纵行为受到自身、外界环境和被控对象等多方面的影响,因此驾驶员模型具有非线性的特征。神经网络模型克服了拟线性模型不能反映驾驶员非线性操纵的问题。为了获得建立模型的数据,利用地面模拟器使飞行员对一系列指令进行精确跟踪。获得的指令、飞机状态和驾驶员输入信息等参数即可作为神经网络模型的训练样本。神经网络驾驶员模型的训练和测试结果表明,该建模方法是合理、准确的,可以应用于人机闭环系统中驾驶员操纵的研究。     

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.      

基于人的因素的平行航路碰撞风险模型

航路飞行过程中管制员与飞行员是影响安全的主要因素。分析管制员和飞行员操作可靠性的影响因素,运用模糊综合评价方法量化管制员和飞行员飞行操作中的可靠性,并利用概率知识建立基于管制员和飞行员的可靠性平行航路碰撞风险模型,通过实例计算表明,该模型能很好地对平行航路碰撞风险进行评估,验证了模型的可行性、有效性。     

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.     

模糊神经网络诊断模型理论及应用研究

本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法, 建立了一种新的故障诊断模型—模糊神经网络诊断模型, 并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后, 将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中, 分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。