自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

残击机高度分层试飞验证

针对采用气动补偿空速系统以改善测高系统精度的现代飞机，简要介绍了高度分层的要求，阐述了引起飞机空速系统位置误差的主要误差源并进行了分析；给出了通过GPS速度法对残击机高度分层试飞验证结果，并对试飞结果进行了分析和讨论；结果表明，所得到的试飞数据可为飞机气动补偿空速系统设计和高度分层试飞方法研究提供重要依据。     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

抗荷阀-抗荷服系统动态模型结构研究

 通过理论分析和系统辨识方法研究了 4种不同型式抗荷阀—抗荷服系统的动态响应特性 ,分别建立了机械式、混合式和电磁式抗荷阀—抗荷服系统的动态模型 ,并说明了三者模型结构之间的内在联系。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

起落架载荷的自校正控制

通过建立自校正控制起落架的非线性模型和系统的ARMAX模型,对控制器进行了设计,并结合参数辨识,实现了起落架的自校正控制。计算机仿真结果表明,此方案有效地改善了飞机起落架的缓冲性能。     

航空发动机双余度智能位置控制器设计

针对航空发动机工作环境的复杂性与其高可靠性要求，利用软件和硬件冗余的方法，提出了一种由DSP和双口RAM构成的基于CAN总线的双余度智能位置控制器。该位置控制器适用于航空发动机分布式控制系统，由两条通道互为监控备份，可靠性大为提高。实验证明，该控制器能够较好的实现对电液伺服阀-作动简组合的位置控制，故障时能正确切换与报警。     

旋翼气动提前操纵角研究

为了保证某型直升机操纵系统设计的顺利进行,本文基于国内外相关资料对气动提前操纵角进行了深入的研究,得出该角度主要取决于桨叶挥舞基阶固有频率ωβ1.而ωβ1与挥舞铰外伸量e、桨叶根部弹性约束Kβ和挥舞调节系数Kp密切相关.通过分析e,Kβ和Kp对气动提前操纵角△ψ的影响,推导出计算该角度的具体公式.采用该公式对几个型号进行计算,经校核与验证后,表明本文提供的计算方法可行,能满足工程精度,可应用于工程研究,从而为布置助力器提供理论依据.