先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

质量矩导弹的神经网络及自适应非线性控制

本文对质量矩控制导弹的动力学方程简化和控制系统的设计进行了研究。详细阐述了所提出的控制方法，介绍了径向基单隐层神经网络进行误差补偿的算法原理，用Lyapunov理论证明了所采用方法的稳定性。在给出了质量矩导弹的六自由度动力学方程和简化后的方程后，用所提出的方法设计控制系统。通过仿真分析，得出了本文所提出的方法具有较好的误差补偿能力的结论。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型，通过试验数据的训练确定权重和阈值，经过检验样本的检验，能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明，本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。