人工神经网络在飞行控制领域中的应用及发展

综述了近年来人工神经网络在飞行控制领域中的应用研究概况。首先从人工神经网络的发展历史出发，介绍了在飞行控制系统中常用的神经网络及其研究现状；而后论述了与其它智能技术的结合与发展情况，并针对当前飞行控制领域所遇到的重点和难点问题，分析了人工神经网络的具体应用；最后指出了今后主要的工作方向。     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似，在每个更新过程中，采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换，由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度，而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明，UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度，并能有效地克服非线性严重时，方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

双盘转子碰摩的弯曲和扭转振动实验研究

设计了 1个新型多自由度的双盘转子动静件碰摩实验器。应用该实验装置 ,重点研究了转子动、静碰摩后的转子弯曲和扭转振动。实验结果表明 ,转静件碰摩主要激起系统扭转自然频率振动 ;同时 ,弯曲振动复杂。不同情况下的转静件碰摩 ,转子具有不同的弯曲和扭转振动响应。根据转子扭转振动的变化可诊断转静件碰摩故障 ,与理论研究的结果相吻合     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

应用于小发柔性转子的高速动平衡技术

从某新型涡轴发动机动力涡轮转子的结构特点出发 ,简要说明了对该转子进行实际高速动平衡操作存在的困难及采取的对策。在试验过程中 ,创造性地应用影响系数法和自行设计加工的精密平衡卡箍 ,高质量地完成了细长柔性转子的高速动平衡试验。研究表明 :高速动平衡技术可大大减小细长柔性转子的动挠度和支承动反力 ,从而达到减小发动机振动的目的     

某机第4级压气机转子叶片榫头折断故障分析

阐明了某机第4级压气机转子叶片在榫头部位断裂的故障特点。故障分析表明：经长期使用的叶片在修理厂大修时，为满足叶片摆动量要求在榫头底面涂尼龙胶，会使叶片自振频率有较大幅度下降；为排除3级叶片折断故障而提高的慢车转速又缩小了4级叶片的共振裕度，结果造成少数4级叶片落入慢车共振。共振发生时，不规则的尼龙胶和装配过程不规范引起的非正常接触容易导致微动磨损的加剧，从而大大降低了疲劳寿命，这是引起榫头断裂故障的主要原因。     

过失速机动飞机的鲁棒非线性控制律设计

 采用非线性动态逆和结构奇异值综合方法设计了过失速飞行条件下飞控系统控制律,解决了飞控设计中面临的非线性和鲁棒性问题。应用非线性动态逆的目的就是对过失速机动飞行条件下高度非线性的飞机动力学进行线化;从而围绕线性的快逆回路应用结构奇异值综合方法设计相应的鲁棒控制器,以提供对驾驶员指令的鲁棒跟踪。所设计的飞控系统将达到期望的飞行品质,确保系统对过失速机动飞行过程中因非定常气动力效应引起的系统参数摄动鲁棒性良好。高逼真度、非线性的仿真验证了这一点。     

某发动机低压压气机2级转子叶片改型研究

对在外场多次发生断裂故障的某发动机低压压气机2级转子叶片进行分析，提出了对该级叶片改型加厚的设计方案。通过对改型后压气机气动性能及叶片自振频率和应力变化等进行计算，并对叶片进行疲劳试验，掌握了叶片改型后应力下降和寿命增长的规律，提高了叶片的疲劳寿命和抗损伤能力，可降低叶片断裂故障率。