基于贝叶斯网络的飞机变流器故障诊断 决策系统的设计与实现

文章在介绍飞机变流器维修决策特点的基础上,给出了一种基于贝叶斯网络的变流器故障诊断决策系统的软件结构,并分析了模型建造、知识库管理、模型推理、诊断决策、实例收集、模型学习等模块的功能和算法,以实现面向不确定性信息时的诊断决策功能。     

基于有监督线性特征映射(SLFM)网络的材料性能预测模型

构造了基于 SLFM网络的材料性能预测模型 ,探讨了实现该预测模型时网络的拓扑结构、学习和预测机制以及参数选择 ,提供了其对 Ti-2 6合金性能进行预测的实验 ,实验结果良好。在此基础上对 Ti-2 6合金的部分性能影响因素进行了优化 ,优化后的性能测算结果和实验结果相符。     

导弹块对角控制器的组合设计法

利用小脑关节模型控制器 ( CMAC)神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数,证明了估计误差、权误差有界,然后用解析逆解设计方法、模糊神经网络变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了该算法的有效性。     

SLFM网络及其学习算法的改进

介绍了一种新型的人工神经网络--有监督线性特征映射(SLFM)网络,它综合了BP网络的可监督性和SOM网络算法简单的优点,具有学习速度快、精度高、扩展能力较强的优点.文中讨论了SLFM网络的拓扑结构和学习机制,并对网络的学习算法进行了改进,对比实验表明,改进后的SLFM网络其性能得到了进一步的提高.     

遗传算法与模糊逻辑的双向集成

简要介绍了模糊逻辑和遗传算法相互结合的途径与方法 ,并提出了一些其中有可能出现的问题。文章认为二者在很多方面具有互补性 ,可以进行广泛而深度地结合 :一方面可以用模糊控制规则来提高遗传算法的性能 ,克服未成熟收敛等现象 :另一方面 ,应用遗传算法可以有助于模糊逻辑的数据库、规则库和知识库的设计与构造。     

飞机结构X射线裂纹图像智能评定

飞机结构X 射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X 射线裂纹图像智能评定模型（ELAN-Seg）,将ELAN-Seg 模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X 射线图像对模型进行验证。结果表明：分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg 模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。     

飞机大机动飞行的一种模糊控制系统设计方法

在全飞行包线内大机动飞行时,飞机的飞行参数变化剧烈,飞机模型呈现出严重的非线性,采用常规控制方法不能保证在整个飞行包线内均取得良好的控制效果.本文提出了一种新的模糊控制方法.该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体,可大大改善系统的品质和适应能力.该方法已用于综合飞行/推力系统设计.数字仿真结果表明,这种新型的模糊控制方法取得了良好的控制效果.     

神经网络理论在微分对策中的应用

阐述了微分对策理论在实际应用中存在的问题,并从动态冲突的实际过程出发,将神经网络理论与分层式智能控制理论相结合,来模型化微分对策问题.将微分对策的双向优化问题转化成基于神经网络理论的目标机动性辨识和单向优化控制问题,将微分对策的定性与定量结合起来,为有效加入人的经验提供了一种技术途径.并采用自适应分布式学习速率,大大提高了神经网络的学习速度和精度.     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

多阶复合振动的模糊推理移相控制研究

针对空间柔性结构阻尼小、非线性以及不确定性等特点,采用模糊推理智能控制方法,对柔性结构多阶频率的振动进行控制。结果表明,模糊推理智能控制对于非线性、不确定性结构的振动控制较为有效,控制精度较高,并有较强的鲁棒性和稳定性。