智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

航空活塞式发动机空燃比实时控制算法

采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力.     

基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中。通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。     

风场中基于神经网络的炸弹弹道落点拟合分析

介绍了两种炸弹弹道落点拟合神经网络模型,对各模型的优缺点以及处理结果进行了分析。提出了采用广义回归神经网络来处理炸弹弹道落点拟合问题,弹道的落点参数、初始投放条件与风场可通过神经网络的阈值和权值来表现。仿真结果表明,应用广义回归神经网络进行弹道落点拟合,具有算法可行性好、拟合精度高、速度快等优点,而且运算简单;该方法在实战中有很高的参考价值和工程实用价值。     

基于过程监测的准干切削润滑特性研究

本文建立了一套润滑流量控制系统和一套基于虚拟仪器的信号采集系统,在不同的润滑流量(0.06～0.881/min)作用下,进行铝合金的准干切削和干切削试验,采集加工过程中的振动信号.对振动信号进行小波变换后,发现在转速12000 r/min(线速度15072 m/min)以内时,随着润滑量的增加,加工过程振动的振幅在逐渐减小,特别是在润滑量≥0.27 l/min时,振幅急剧减小.在转速15000 r/min(线速度1884 m/min)以上时,无论是干切,还是不同流量的润滑,其加工过程振动的振幅都比较低,表明在高速的情况下,润滑对减小振动没有贡献.     

某型航空发动机高原使用起动供油量调整研究

为保证某型发动机在高原地区能安全可靠地起动,在该型发动机进驻高原机场使用前,通过地面台架试车得到地面起动供油量调整变化规律,并应用人工神经网络,采用trainbr训练算法估算高原起动供油量调整规律,研究确定了该型发动机在高原使用条件下,起动供油量调整旋钮、起动放气嘴直径、起动补油量调整螺钉的匹配调整方法。经高原使用实践证明,该调整方法可保证一次调整成功,使该型发动机高原起动快速、安全、可靠,为飞机的快速出动创造了有利条件。      

直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。