利用小波包分解算法进行原子钟信号的消噪处理

高准确度时间在国防、科研等领域正在发挥着日益重要的作用 ,要提高计算原子时的准确度 ,消除原子钟信号的噪声是关键的步骤之一。为此 ,我们利用小波包分解算法对原子钟信号进行了必要的消噪处理 ,这样我们得到了平稳的原子钟信号 ,利用这些数据重新计算国家授时中心原子时TA(NTSC) ,计算结果表明经过消噪处理提高了TA(NTSC)稳定度和准确度 ,可以考虑进一步在我国的地方原子时计算中采用该方法。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

地磁急始年发生数周期特征的小波分析

采用小波分析方法分析了急始年发生数的时间序列的周期特征，并对急始发生数的特征与太阳黑子相对数的特征进行了简要的对照分析，分析结果表明，急始发生数的周期规律与太阳黑子相对数的周期规律是有差异的．还进行了太阳黑子相对数与急始数的相关性，太阳黑子相对数与急始磁暴的相关性研究，分析结果表明它们之间显著相关．还对急始数与急始磁暴致以及其他的一些参数之间的相关性进行了分析，最后对分析结果进行了讨论．     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。     

直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于神经网络的飞机故障诊断

叙述了神经网络应用于飞机控制系统的故障诊断技术，阐明了飞机故障诊断的方法。采用RBF神经网络实现飞机控制系统故障诊断的算法和程序设计。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

微型直升机动力学建模的研究现状

从模型修改、结构分析、神经网络及系统辨识几个方面介绍了微型直升机动力学建模的研究现状,并对几种不同的建模方法进行了比较。然后,指出了系统辨识方法中存在的问题。通过讨论和比较,为微型直升机的不同建模目标提供了可供借鉴的建模方法。