复合材料结构损伤的小波神经网络辨识研究

将小波神经网络应用于结构健康监测，研究实现复合材料结构常见损伤的高精度辨识。剖析了小波神经网络的收敛算法，并使用了惯性系数以抑制振荡并提出了一种自适应调整学习率的算法以加快收敛。组建结构健康监测实验系统，进行数据处理和特征提取以获得不同的结构损伤模式。提出了小波神经网络初始权值的设置方法，据此删除了小波神经网络的冗余节点。将该小波神经网络应用在实验获得的各种结构损伤模式的辨识上，验证了它的高精度和快速收敛，并成功实现了复合材料结构损伤状态的辨识仿真。     

基于模糊神经网络的质量矩拦截弹动态逆控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性和敏捷性。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统。考虑到系统的鲁棒性要求和三个滑块的协调控制问题,应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,设计了拦截弹模糊动态逆飞行控制系统,分别针对快变和慢变子系统,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的动态逆误差补偿方法,可以有效地抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降,提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可以实现拦截弹的飞行控制。     

BTT导弹的神经网络自适应非线性自动驾驶仪设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出一种基于近似动态逆及神经网络理论的非线性自动驾驶仪设计方法.给出了神经网络自适应动态逆控制规律,建立了BTT导弹的数学模型,设计了导弹的神经网络自适应动态逆控制系统结构,并进行了控制效果的数值仿真分析.仿真结果说明了神经网络自适应非线性自动驾驶仪在导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒稳定性.     

前馈神经网络的训练技术探讨

系统分析了前馈神经网络存在的问题.针对网络结构的确定及优化、局部极小点的逃离、收敛速度的提高,给出了一些操作性强且具有良好性能的方法.这些方法将指导其它领域专家对前馈神经网络的推广应用.     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

应用端部效应改善的LS+NN模型进行日长变化预报

现有ΔLOD(Delta Length-Of-Day,日长变化)预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑LS(Least Squares,最小二乘)拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对端部效应现象,首先采用时间序列分析模型在ΔLOD序列两端进行数据延拓,构成一个新序列,然后用新序列求得LS外推模型系数,再结合LS外推模型和NN(Neural Network,神经网络)对原始ΔLOD序列进行预测。算例表明,在ΔLOD序列两端增加延拓数据,能有效改善LS拟合序列的端部效应;端部效应改善的LS+NN模型的预报精度明显优于常规LS+NN模型,精度最大提高了17.86%。该方法不仅适用于LS+NN模型,也适用于LS外推模型与其他模型的组合。     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器，研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题，以及进一步提高系统控制性能，设计了一种高性能滑模控制策略。首先，考虑模型不确定性，建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程；其次，基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律，结合自适应方法在线估计不确定参数；接着，将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量，即太阳帆姿态角和太阳电推进力；最后，数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性，减小了轨道位置超调，并且混合推进相比于单一太阳帆推进，在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级，相比于单一太阳电推进，一年可以节省约89.6%的推进剂。     

基于改进BP算法的复杂武器系统健康状态评估CSCD

根据复杂武器系统指标体系的确定原则:系统性原则、完整性原则、独立性原则、可比性原则、可操作性原则和定性与定量相结合的原则,建立了某复杂武器系统健康指标体系;分析了基本BP神经网络的优点及BP算法的缺陷,研究了一种改进的BP算法;建立了某复杂武器系统健康管理BP神经网络结构;对某复杂武器系统健康状态进行了评估,验证了指标体系的合理性。     

运动工件上字符识别系统研究

在恶劣的工业现场环境中，拍摄的工件图像会失真，为此提出了在一定噪声和模糊范围内能够正确识别字符标号的方法。工件在传送过程中可能发生偏移，使得被测件与摄像镜头的相对位置不确定，所获得的图像会发生偏转或平移，为此提出了解决字符的平移，缩放及旋转问题的方法；设计了神经网络识别系统。