基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

实时精确跟踪瞄准中振动抑制的研究

分析了卫星平台振动,建立了实时精确跟踪瞄准系统的数学模型.采用基于模糊规则的免疫PID控制器,包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节,抑制环节由模糊规则来逼近,通过遗传算法的寻优特性对控制器的参数进行设定,协调控制偏转镜的位置,从而改变视轴方向.最后,对系统扰动抑制性能进行仿真,仿真结果表明该控制律有效地实现了视轴的方向调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

基于模糊相似比例与综合评判的发动机可靠性分配

为了在可靠性指标分配时能充分利用相似旧机型已有的可靠性信息,提出在航空发动机初期设计的可靠性分配阶段采用模糊相似比例与模糊综合评判相结合的可靠性指标分配方法.该方法既能充分利用相似旧机型的可靠性数据,同时又能通过模糊综合评判,对基于相似旧机型的可靠性比例分配结果进行修正,实现了在可靠性分配阶段确定性信息和不确定信息的互补,进一步优化了可靠性分配结果.      

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.     

一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

民用航空发动机航线维修专家系统设计分析

为了缩短民用航空发动机航线维修的时间,提高航线维修效率,降低航班延误率,针对民用航空发动机航线维修工作的特点,提出了基于故障特征利用模糊技术建立专家系统的模糊知识库,并结合智能检索技术建立民用航空发动机航线维修专家系统的方法,该方法能够提高专家系统解决问题的准确性和时效性。重点阐述了专家系统模糊知识库构建和智能检索技术的逻辑思路。相比于以关键故障特征为知识点建立的数据库,模糊知识库包含了更全面的故障特征知识。智能检索基于概念或语义检索,相比于关键词检索,对自然语言有更好地理解,便于航线维修工作人员使用。