刹车装置性能试验台系统设计

主要介绍了刹车装置性能试验台的实现机理、采用的方案,有助于增进对液压试验台设计和可编程控制器PLC应用方面的了解。     

高精度伺服系统基于Fuzzy决策的专家变模态控制

本文简要回顾了具有双积分模型的电流驱动直流机电伺服系统的传统设计方法，设计了基于Ｆｕｚｚｙ决策的专家变模态控制器。该控制器积累了伺服系统设计的一些经验，具有一定的“社会智能”，可以在系统运行的不同阶段自发地选用合适的控制律，组合简单的控制方法实现高品质控制。体现了将控制任务分解成子任务分阶段完成的思想。实例仿真及实验结果说明了该方法的有效性     

航天器回收用静压高度控制器的研制

静压高度控制器是载人飞船启动回收着陆系统的关键部件,也是返回式卫星和其它航天器回收系统启动信号的一种方式,其经受恶劣环境,性能、要求高。静压高度控制器又分为膜盒式和硅压力式,文章主要论述了硅压力静压高度控制器在回收系统中的作用,主要介绍了它的工作原理和组成,研制中解决的电路、结构及可靠性方面的问题,并给出了试验结果和研制结论。     

一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

歼击机的鲁棒反馈控制器设计

本文应用时域多变量鲁棒控制方法设计歼击机的飞行控制系统。设计出的鲁棒控制器具有固定的设计参数和增益。在模型误差、参数波动和歼击机气动特性显著变化的情况下,可以保证飞行稳定并有良好的动态响应。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。