粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

一种改进的GPS动态定位滤波方法

针对GPS接收机能够测量卫星信号的多普勒频率的特性,亦即能够测量三维速度的特性,引入了一种改进的GPS定位系统滤波算法。首先,根据机动载体的"当前"统计模型建立了系统状态方程;然后,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点建立了系统的量测方程;最后,给出了标准的卡尔曼滤波算法模型并详细描述了算法的推导过程。仿真结果表明,改进算法相对于以前的算法无论是在精度和跟踪速度方面都有较大的提高。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

基于支持向量机改进SMO算法的直升机旋翼自转着陆过程建模

 为了建立高精度的直升机仿真模型,把支持向量机(SVM)引入到直升机智能化建模领域,建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型。根据凸二次优化问题在对偶间隙为零时取得最优解的性质,对序列最小优化算法的停机准则进行改进,并用于所建模型的训练。仿真结果表明：与神经网络模型比较,这种SVM模型具有结构简单、运算速度快和泛化能力强等优点。     

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。     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

基于NN-ELM的航空发动机燃油系统执行机构故障诊断

提出了一种航空发动机执行机构及其传感器单一故障诊断及定位方法.首先通过执行机构模型判断是否发生故障,然后运用发动机逆模型对故障进行定位.基于离线训练BP(back propagation)神经网络建立执行机构模型,根据某半物理仿真试验台的测试数据训练网络参数.提出离线训练和在线训练相结合的极端学习机(ELM)算法建立发动机逆模型,使网络在初始时刻就具有诊断能力,工作过程中具有适应能力,且在线训练过程采用阈值判别法筛选训练样本,减小了在线训练时间,提高了逆模型的实时性.以某型发动机燃油系统执行机构为例的设计和仿真结果表明:该诊断系统能够准确地对发动机在稳态和动态工况以及蜕化状态下的执行机构及其传感器单一故障进行准确诊断和定位,具有很好的实时性.      

基于改进的BP算法在飞机压力加油系统中的仿真与应用

将一种改进了的BP神经网络算法应用于飞机压力加油系统容错控制中,进行了仿真和实验,并对仿真结果进行了分析,仿真结果表明,加入BP算法以后的压力加油控制律大大缩短了加油时间,并且提高了压力加油的控制精度,此项研究为开发基于神经网络的飞机燃油故障诊断专家系统奠定基础。     

故障率预测的稀疏直接支持向量回归机方法

为改善直接支持向量回归机(DSVMR)的稀疏性,提出一种适用于DSVMR的剪样训练算法.该算法利用矩阵变换实现剪样前后DSVMR的递推求解,提高了剪样训练过程中DSVMR多次训练的计算效率.混沌时间序列预测仿真表明,该算法有效改善了DSVMR的稀疏性,且计算效率较基于Cholesky分解的剪样训练算法有显著提高.飞机故障率预测实例表明,经剪样训练后的DSVMR的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络预测方法与RBF(radial casis function)神经网络预测方法.     

基于PSO-BP的APU智能故障诊断方法研究

针对BP神经网络故障诊断稳定性差、精度低的问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的故障诊断方法。结合粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络反向传播的特性,不仅提高了故障诊断的准确性和稳定性,而且缩短了训练时间。仿真结果表明,PSO-BP神经网络算法比传统的BP神经网络故障诊断结果具有更高的精度、更快的诊断速度和收敛速度。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

遗传寻优神经网络在平台温控系统建模中的应用

温度直接影响惯性仪表及惯性平台的使用精度,而高精度温控系统的设计依赖于准确的平台加温模型,针对平台系统中多种惯性仪表加温过程复杂度高,当前采用的阶跃响应辨识方法存在模型适应性差、精度不高等情况,且针对基于梯度下降的BP学习算法存在局部收敛的问题.采用基于遗传算法寻优的神经网络辨识的方法,对惯性仪表加温模型进行建模,试验验证通过遗传寻优后的BP神经网络学习算法,提高了网络的学习精度,进而提高了平台系统中惯性仪表加温过程数学模型的精度,模型适应性较高,为后续惯性仪表的加温控制方法的设计提供了必要的条件.     

An intelligentized and fast calibration method of SINS on moving base for planed missiles

In order to minish the error of inertial sensors, the technology of neural networks is attempted to on-line calibration of a slave inertial navigation system mounted on planed missiles. Based on the time-varied specialty of slave inertial navigation system on a moving base, an input–output sample structure method is proposed, and to automatically calibrate and revise the error of inertial sensors of inertial navigation system. When a missile is appended under the wing and in free-flight, in order to solve the inconsistent problem of measurement's character of the inertial sensors, the error angles between the master inertial navigation system and the slave inertial navigation system are estimated in advance, then, the input samples of a neural network can correctly simulate the free-flight state. Furthermore, in order to make a learning algorithm of neural networks can satisfy real-time calibrating on a moving base, the traditional Newton algorithm is improved by using first differential coefficient to replace the approximate matrix of second differential coefficients. As a result, the training speed and precision of neural network are enhanced. The simulation results indicate that the method and algorithm are feasible.     

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

基于BP神经网络的软件项目成本估测方法

为进一步提高软件项目成本估测的准确度,减少在使用传统估测方法时产生的较大误差,提出了一种基于BP神经网络算法的软件项目成本估测模型。利用BP神经网络对软件项目成本进行估计,采用梯度下降自适应Ir的BP算法训练,仿真结果表明,基于算法的软件项目成本估测值与实际成本的偏差较小。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

基于改进ANFIS方法的航空发动机气路故障诊断研究

针对标准自适应模糊推理系统存在训练速度较慢且容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进的ANFIS方法。该方法利用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统的训练算法进行改进,在训练过程中采用Fletcher—Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数。应用该方法对航空发动机气路故障进行分析诊断,取得了较好的效果,从而验证了此方法的可行性。     

面向飞行员疲劳状态监测的脑认知深度模型研究

通过分析飞行员脑电信号，构建了疲劳状态的彩色脑功率图，设计基于高斯牛顿在线变分方法的卷 积神经网络参数优化方法，形成一种新型脑功率图深度网络模型，有效实现脑功率图深度网络的模型分类识别 能力。相比于其它基于脑电信号的疲劳检测深度模型，疲劳状态认知的准确度提升了3%~5%。     

基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.