基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案,但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角,用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合,从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数,用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外,还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证,证明了算法的可行性。     

2.4m风洞M数和稳定段总压控制策略研究

我国自行研制成功的 2 .4m风洞现已投入使用。该风洞控制系统与国内现有风洞相比 ,控制执行系统多而复杂。该风洞成功地采用了所有试验工况M数与稳定段总压同时控制的运行方式。针对被控对象的复杂性 ,分别对神经网络控制、模型跟随自适应控制、自校正控制、智能控制及智能学习控制在该风洞上应用的可行性进行了分析。最后给出了一种智能控制策略 ,调试结果说明该风洞采用的这种控制策略是成功的     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。