基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

结构可靠度逐步逼近径向基神经网络响应面法

提出了逐步逼近径向基神经网络响应面法计算结构可靠度,这种数值方法较好地解决了结构功能函数非线性及结构随机变量非正态分布时采用结构可靠度指标度量结构可靠度存在误差的问题.经过多个数值试验表明,该算法迭代收敛迅速、计算准确性较高、应用过程简单.利用这种方法对含有多个随机变量的结构进行可靠性分析和设计,特别是当结构功能函数具有较强的非线性或结构随机变量分布具有较大的偏斜度时,具有一定的应用价值.      

基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞控制

基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数，并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性，而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。     

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.      

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.      

模糊径向基函数神经网络(FRBF)及其在非线性控制中的应用

介绍了输入层具有一定隶属度的模糊径向基函数神经网络(FRBF),给出了一种训练方法.它比模糊小脑模型神经网络(FCMAC)具有更好的解析性和快速收敛性.用FRBF神经网络设计了具有虚拟系数的二阶非线性系统的控制器,仿真结果验证了模糊径向基神经网络(FRBF)的特性.     

基于径向基神经网络的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化控制方法(TLC)以及径向基神经网络(RBFNN)技术研究了一种新的鲁棒自适应轨迹线性化控制方案并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计中.首先基于被控对象的分析模型设计系统的TLC控制器,然后利用RBFNN对系统不确定的逼近能力,设计了鲁棒自适应控制器及参数的自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了闭环系统所有误差信号一致最终有界.最后应用新控制方案设计了ASV飞行控制系统,仿真结果表明了方法的有效性.      

基于RBFNN-ACO的铝合金搅拌摩擦搭接焊工艺参数优化

采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min、207 mm/min和0.12 mm时接头的拉剪载荷最大达5.06 kN/mm,比优化前的最大拉剪载荷提高了6.08%。径向基神经网络与蚁群优化算法相结合的智能方法为优化焊接工艺参数,进一步提高铝合金搅拌摩擦搭接接头强度提供了一种有效途径。     

LS-SVM稳健设计及正则化性能分析

LS-SVM(最小二乘支持向量机)把传统的支持向量机求解由二次规划变为求解线性方程组问题,使得在计算效率和算法设计的简单性上都有很大提高。然而,LS-SVM由于其误差函数是二次函数,对训练样本中的野值比较敏感,采用传统的LS-SVM方法,容易歪曲系统,并可能直接导致函数逼近失败。针对这一情况,基于最优化理论及稳健估计思想,提出了RLS-SVM(稳健LS-SVM)的设计方法。数值计算表明,在有野值的情况下,RLS-SVM对函数逼近具有良好的稳健性。另外,分析了正则化因子与核函数的选择对逼近性能的影响,并给出了在不同情况下的一些使用规则。     

一种新的干扰力矩补偿方法在测试转台中的应用

为提高转台位置跟踪精度,提出了一种新的复合控制方法:电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态模型。控制器采用参数自适应律和CMAC神经网络来估计未知LuGre模型参数和辨识位置周期摩擦扰动并给与补偿。该方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台位置跟踪精度。     

机械手的神经网络自适应滑动模控制器设计

 针对多关节机械手的鲁棒跟随控制器设计问题，提出了一种新的机械手神经网络自适应滑动模控制器设计方法，机械手的动力学非线性假设是完全未知的。在提出的控制结构中，高斯径向基函数神经网络用于在线补偿机械手的动力学非线性，参数学习律由稳定性理论得到。给出了系统稳定性和参数收敛性的证明。最后提出方法的可行性通过仿真得到验证。     

纠错码与神经网络

从两个方面推广了Bruck和Blaum的工作。一方面,证明了在软判决译码的情况下,线性分组码的最大似然译码等价于一个神经网络收敛于它能量函数的全局极大状态。另一方面,对GF(p)上的线性分组码,构造了一个联想记忆神经网络,使得每一个线性分组码的码字都对应于神经网络的一个全局稳定状态。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

Constrained adaptive neural network control of an MIMO aeroelastic system with input nonlinearities

A constrained adaptive neural network control scheme is proposed for a multi-input and multi-output (MIMO) aeroelastic system in the presence of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities consisting of input saturation and dead-zone. In regard to the input nonlinear-ities, the right inverse function block of the dead-zone is added before the input nonlinearities, which simplifies the input nonlinearities into an equivalent input saturation. To deal with the equiv-alent input saturation, an auxiliary error system is designed to compensate for the impact of the input saturation. Meanwhile, uncertainties in pitch stiffness, plunge stiffness, and pitch damping are all considered, and radial basis function neural networks (RBFNNs) are applied to approximate the system uncertainties. In combination with the designed auxiliary error system and the backstep-ping control technique, a constrained adaptive neural network controller is designed, and it is pro-ven that all the signals in the closed-loop system are semi-globally uniformly bounded via the Lyapunov stability analysis method. Finally, extensive digital simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme towards flutter suppression in spite of the integrated effects of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities.     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

基于神经网络的加速度计静态误差系数标定

利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法，构造加速度计静态函数型神经网络模型，并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明，利用该方法标定的系数结果具有高精度性，可较好地满足加速度计误差补偿的要求。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

基于最小割集基础上的网络系统可靠性近似算法改进研究

为了解决网络系统可靠性计算这一难题,以得到更加准确的计算结果,文中在最小割集估算方法(简称最小割集法)基础上提出了4种新的算法。这些方法是从四个不同的角度对最小割集法进行了补偿,得出的具体公式通过典型网络的算例证明了补偿的有效性,为网络系统可靠性估算方法的选择提供了依据。同时,补偿这一思想为解决估算误差问题提供了一种思路。