基于卷积神经网络和状态时间序列的参数辨识

针对参数辨识过程运算时间长的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的参数辨识方案.该方案避免了对数值模型的大量迭代,能够根据多个连续时间步的实测系统状态对多参数进行快速估计,实现参数辨识;同时,为了帮助神经网络更好地提取特征,还引入一种双向标准化的方法对数据进行处理.以Lorenz63为实例,对其参数进行了分析、实验.实验...     

五孔探针的神经网络处理方法

对于五孔探针的数据处理方法就行了详细的研究,发展了一种人工神经网络的数据处理方法,并将其与三维线性插值法进行了全面的对比,证明了所发展的神经网络法的精度更高,可靠性更好,而且经过简单改动就可以应用在其他多孔探针上.      

复合正交级数神经网络模型在飞控中的应用

针对现有神经网络逼近快变非线性函数能力低、结构复杂等问题,提出了复合正交多项式模型和一种改进的正匀多项式神经网络模型。这两种模型综合了正交级数和神经网络的结构特点,便于工程实现。理论研究和仿真计算表明,使用此模型构造快变非线性函数时,可使神经网络的节点数成倍减少,神经网络的训练次数成倍降低。飞行器非线性控制的应用表现,此方法可用来解决一般非线性系统的控制问题。     

A step parameters prediction model based on transfer process neural network for exhaust gas temperature estimation after washing aero-engines

The prediction of Exhaust Gas Temperature Margin(EGTM) after washing aeroengines can provide a theoretical basis for airlines not only to evaluate the energy-saving effect and emission reduction, but also to formulate reasonable maintenance plans. However, the EGTM encounters step changes after washing aeroengines, while, in the traditional models, a persistence tendency exists between the prediction results and the previous data, resulting in low accuracy in prediction. In order to solve the pr...     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

航空运行风险的灰色神经网络模型

采用灰色神经网络的方法,建立了中国民航运行风险的非线性在线模型.模型以风险监测指标作为输入,以评价民航安全的综合指数作为输出,编写了模型计算软件进行仿真计算.计算结果表明,模型预测值与实际安全综合指数值吻合较好,验证了方法的正确性.利用该模型既可以确定风险监测指标中的主要影响指标,为民航降低运行风险提出合理的建议;又可以对民航安全的综合指数进行分析,为行业的安全运行提供预警.      

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

干扰和执行器故障系统的自适应神经网络控制

针对一类存在未知外部扰动和执行器故障的过驱飞行器系统的控制问题,提出了一种非线性自适应控制方案。在自适应控制方案中,设计了神经网络补偿算法逼近未知干扰项来消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。同时,控制律的输出作为控制分配器的输入,设计自适应控制分配算法来补偿执行器故障或输入饱和,从而提高了系统的稳定性和操作性,并利用李亚普诺夫稳定理论证明了所设计的控制系统能使误差系统最终一致渐近有界。最后,给出了一个数值仿真算例,验证了控制方法的有效性。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

遗传神经网络PID控制技术研究与应用

针对空调控制系统非线性、大滞后、时变性等特点,通过对中央空调总风量控制法的研究,提出了采用遗传算法神经网络PID控制方法,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。仿真及实验结果表明该方法有效可行。     

基于BP神经网络的商场建筑火灾风险评价

对影响商场建筑火灾安全的因素进行深入研究,构建评价指标体系。采用专家打分的方法取得了BP网络模型的学习样本。学习训练之后的BP模型被应用到商场建筑火灾风险综合评价之中,取得了满意的结果,验证了将人工神经网络和建筑火灾风险评价相结合的可行性。     

基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测

航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C—C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。     

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

优选小波神经网络在周跳探测与修复中的应用

北斗导航定位过程中,传统的周跳探测与修复方法缺乏检验环节,无法保证修复结果的可靠性。为此,提出了一种级联式小波变换结合NARX神经网络多步循环预测修复的方法处理周跳问题。该方法通过构造载波相位双差模型检验量,探测周跳发生历元,采用NARX神经网络预测方法修复周跳,利用优选小波基函数进行周跳修复效果检验。实验证明,相较于经验模态分解和变分模态分解等模态分解法,优选小波神经网络周跳探测与修复方法可用于小周跳探测并判断出周跳正负性;构造的NARX神经网络周跳修复模型,解决了普通神经网络模型和传统多项式拟合法容易造成的二次奇异值问题。相较于长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)深度学习神经网络模型,周跳预测精度分别提高了45.2%和55.9%。     

Rescheduling of observing spacecraft using fuzzy neural network and ant colony algorithm

This paper aims at rescheduling of observing spacecraft imaging plans under uncertainties. Firstly, uncertainties in spacecraft observation scheduling are analyzed. Then, considering the uncertainties with fuzzy features, this paper proposes a fuzzy neural network and a hybrid rescheduling policy to deal with them. It then establishes a mathematical model and manages to solve the rescheduling problem by proposing an ant colony algorithm, which introduces an adaptive control mechanism and takes advantage of the information in an existing schedule. Finally, the above method is applied to solve the rescheduling problem of a certain type of earth-observing satellite. The computation of the example shows that the approach is feasible and effective in dealing with uncertainties in spacecraft observation scheduling. The approach designed here can be useful in solving the problem that the original schedule is contaminated by disturbances.