无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

地下结构模型试验的光学激波管

光学激波管是进行抗爆结构试验研究的一种新型动载设备,它除具有常规激波管的通过电测手段测试试验结构物上一点或多点的应力、应变、速度等力学参数外,其突出的特点是通过光测手段能够拍摄试验结构物在冲击波动压作用下连续变化的过程和被破坏形态的清晰物理图像,进行地下结构的抗爆研究。本文较详细地介绍了用于地下结构抗爆试验研究用的光学激波管设备的构造和测试手段以及设备调试和应用试验的情况,最后还公布了用该设备拍摄到的激波进入通道后波后新物理现象的彩色波动照片及用该设备做的部分试验研究成果。     

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

极区中层惯性重力波VHF雷达观测的统计特征

本文采用ＳＯＵＳＹＶＨＦ雷达１９８７年６月２２日至６月２９日在挪威Ａｎｄφｙａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波传播的统计特征．２１个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波．通过分析波相关水平扰动速度的矢端曲线，获得了水平传播矢量的大小和方向的分布，大多数（７６％）波具有西向传播的波矢分量，似乎与中层顶具有强的西向背景风有关；水平传播速度的大小与中层高度上典型的观测值一致．本文分析结果还表明在极区中不仅存在向上的能量传输，也存在强烈的向下的能量传输．     

极区中层惯性重力波VFH雷达观测的统计特征

本文采用ＳＯＵＳＹ ＶＨＦ雷达１９８７年６月２２日至６月２９日在挪威ＡｎｄΦｙａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波传播的统计特征，２１个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波，通过分析波相关水平扰动速度的矢端曲线，获得了水平传播矢量的大小和方向的分布，大多数（７６％）波具有西向传播的波矢分量，似乎与中层顶具有强的西向背景风有关；水平传播速     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。