Intelligent modeling and identification of aircraft nonlinear flight

In this paper, a new approach has been proposed to identify and model the dynamics of a highly maneuverable fighter aircraft through artificial neural networks（ANNs）. In general, aircraft flight dynamics is considered as a nonlinear and coupled system whose modeling through ANNs, unlike classical approaches, does not require any aerodynamic or propulsion information and a few flight test data seem sufficient. In this study, for identification and modeling of the aircraft dynamics, two known structures of internal and external recurrent neural networks（RNNs） and a proposed structure called hybrid combined recurrent neural network have been used and compared.In order to improve the training process, an appropriate evolutionary method has been applied to simultaneously train and optimize the parameters of ANNs. In this research, it has been shown that six ANNs each with three inputs and one output, trained by flight test data, can model the dynamic behavior of the highly maneuverable aircraft with acceptable accuracy and without any priori knowledge about the system.     

基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制

针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性.     

高阶消失矩的Hermite三次样条小波

由于消失矩在小波应用中具有重要作用,本文在借鉴Jia和Liu工作的基础上,构造了支集在[-2,2]内具有6阶,7阶消失矩的对称及反对称Hermite三次样条函数峨,峨,并且证明它们的整平移具有如（R）稳定性．首先说明在一定意义下所有支集在内[-1,1],对称和反对称的小波均为Jia所求解小波的常数倍．其次,尝试按照Jia的标准构造支集在[-2,2]上的具有高阶消失矩的小波,遗憾的是它们的整平移不具有稳定性;最后,通过改变了标准,得到了理想的结果。     

一类Cohen-Grossberg型BAM脉冲神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函、不等式方法及Poincaré映射,建立了一类具有混合时滞的Cohen-Grossberg型BAM脉冲神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分性判据。     

航空型号项目风险预测的BP神经网络模型及应用

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地...     

《计测技术）2011年第1期目次

基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定双轨法D—InSAR 形变测量的误差分析 渗透法标准湿度发生器中渗透管的研制     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

基于神经网络的超精密车床圆柱度误差补偿技术研究

根据所研制的超精密亚微米车床的具体特点，提出了一种基于神经网络的工件圆柱度误差补偿方法，并据此建立了误差补偿控制系统，实验结果证明所提方法简单易行，在超精密车削中应用前景广阔。     

重大公共因素对股票价格影响的量化分析

利用神经网络的广义化性质,将上证综合指数波动较大的时刻假设为影响股市的重大公共因素出现的时刻,用平时的股票价格广义化出这些时刻不受公共因素影响时的价格,并与实际价格对比,从而量化分析出这只股票受重大因素影响的程度.     

导弹地面设备智能诊断系统

介绍了一种基于神经网络和专家系统的导弹地面设备智能诊断系统的设计思想和软硬件构成，详细叙述了智能诊断系统知识获取的实现方法。