基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法

将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求.      

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

基于虚拟基线变换和RBFNN的宽频段DOA估计

提出利用虚拟基线变换的方法解决了频率高端的相位模糊,克服由于相位模糊性造成的方向特征的多值模糊问题,从而简化了从方向特征到波达方向的映射关系。提取无模糊的方向特征,训练RBF神经,进行宽频段波达方向估计。理论分析和试验表明,该解模糊方法计算量小,能有效消除圆阵列的相位模糊,适用阵元数大于等于5的任意均匀圆阵列天线（6元除外）;利用解模糊后的特征建立的DOA估计模型结构简单,性能大大优于直接建模和相关干涉仪法,具有优越的性能和工程实用性。     

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.      

基于神经网络的太阳电池阵热真空试验外热流模拟系统辨识

文章针对太阳电池阵热真空试验非线性的特点,引入一种基于神经网络的系统辨识方法。该方法采用BP网络作为模型辨识器,而辨识器又采用L-M（Levenberg-Marquart）算法进行训练。仿真结果表明,该方法具有较高的训练速度与精度,可以对太阳电池阵热真空试验测点温度响应做出较为精确的预测。     

面向空间机械臂的视触融合目标识别系统

为了解决由于视觉传感器视角单一、光线条件复杂导致的空间机械臂作业中相似目标识别较差的问题,提出一种基于CNN-GRU的视触融合目标识别系统.系统由机械臂、灵巧手和视觉传感器构成,实现了对目标物视觉和触觉信息的自主采样,并通过CNN-GRU网络提取视觉信息的空间特征和触觉信息的时序特征,有效利用多模态信息,提高目标识别的...     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

一种基于神经网络的航空发动机剩余寿命预估方法

针对航空发动机剩余寿命预估中模型建立困难且计算精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经 网络进行航空发动机剩余寿命预估的方法。利用卷积神经网络中的卷积层与池化层提取传感器数据中的特征,并依据卷积层提 取出的特征,利用长短期记忆神经网络进行时间序列预测,并使用全连接层输出航空发动机剩余寿命。在NASA的C-MAPSS提 供的涡扇发动机退化仿真数据集上对该方法进行了验证。结果表明：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的航空发动机剩 余寿命预估方法,可以在保证预测精度的前提下,对航空发动机剩余寿命进行较为保守的预估,在保证资源不被浪费的情况下,尽 可能提前发出故障预警信号,从而提高飞行的安全性,进而为航空发动机健康管理系统提供有用信息。该预测方法在对称指标和 非对称指标上均优于此前提出的方法。     

一种挠性航天器的对偶四元数姿轨耦合控制方法

为解决复杂的挠性航天器的姿轨控制问题,对于挠性航天器的姿轨耦合动力学建模与控制展开研究。基于对偶四元数原理,推导给出一套挠性航天器的姿轨一体化动力学模型。此种模型能够紧凑描述航天器的轨道和姿态,且能够自动引入航天器平动、转动与挠性附件振动三者之间的关联耦合作用。基于此模型设计了一种自适应位置姿态跟踪控制器,该控制器能够在航天器质量特性参数未知的情况下,对其位置和姿态进行轨迹跟踪控制,并使位置和姿态误差收敛。该自适应控制器还可对航天器上挠性附件对系统的耦合作用进行估计,进而在控制输出中对其进行补偿,提高卫星控制系统的稳定性。通过仿真对控制律进行校验,结果表明该控制律对挠性航天器控制效果良好,具有一定的工程应用参考价值。