基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

再入航天器的神经网络自适应控制

对于再入航天器来说 ,可恢复故障通常会导致总体控制权限的降低。本文将伪控制限制方法和神经网络自适应控制运用到再入航天器的制导与控制中。利用两个控制回路来实现控制目标。其中 ,外回路适用于力的扰动 ,而内回路适用于力矩的扰动。限制外回路以阻止对内回路动态特性的调整。在达到控制极限时 ,伪控制限制也可进行自适应调整。另外 ,本文还通过加入加速度计反馈元件以提高系统的性能     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

某导弹机动发射装置神经网络故障诊断专家系统的初步设计

结合某导弹机动发射装置的结构特点和功能要求，应用基于神经网络的故障诊断专家系统的理论、方法和具体实现过程，对某导弹机动发射装置神经网络故障诊断专家系统进行了初步设计，提出了一些设想。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.