基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

基于BP-GIS的京津冀碳钢土壤腐蚀速率地图研究

针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀问题，应用误差反向传播（BP）神经网络，以主影响因素为输入参数，分别构建了针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀速率模型。根据各主要土壤腐蚀影响因素数值，对碳钢土壤腐蚀速率实现了预测。并基于地理信息系统（GIS）绘制了中国年均碳钢土壤腐蚀速率地图。研究表明:京津冀地区单年均碳钢土壤腐蚀速率西北高东南低，多年均碳钢土壤腐蚀速率基本均匀分布；pH、含盐总量、土壤温度、全氮量和有机质对碳钢土壤腐蚀较为显著；1、3、5和8年均碳钢土壤腐蚀速率分布最大为6.159、2.322、2.614和3.467 g/（dm2·a）。      

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

RNN在降落伞开伞特性研究中的应用

为了对降落伞充气展开过程中的拉力、速度等关键特性进行预测,结合当下机器学习的研究热点,使用循环神经网络对空投试验数据进行学习和训练。文章对原始数据进行了归一化预处理并且采用批量梯度下降的训练方式;试验验证了循环网络方法对充气过程中重要参数进行计算的可行性;并且说明了时间序数索引项在试验中需带入网络参与计算的特点。试验结果表明,使用循环神经网络对训练集数据的开伞速度曲线拟合效果很好;计算结果能够准确反映开伞过程中的拉力变化趋势,峰值误差小于1%,且峰值时刻误差小于2%。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点，借助深度学习在多参数寻优上的优势，提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法，满足航天工程低硬件需求，实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态，然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练，训练完成后，用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制，从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数，相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍，在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制，控制精度在10 -4 量级。     

iSIGHT优化方法在涡轮叶片冷却设计中的应用

针对现有航空发动机涡轮叶片内冷结构的快速改进,在对叶片冷却设计方法集成的基础上,建立了一类冷却叶片的优化模型,并成功将该优化模型应用在航空发动机涡轮叶片设计中。结果表明,在相同冷却空气用量下,叶片表面最高温度降低了72.4℃,叶片温差减小了110.4℃,优化效果明显。同时,将近似技术成功应用到叶片优化设计中,提高了任务分析效率,为现有发动机涡轮叶片快速改进提供了一种有效手段。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。