基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

基于对角回归网络的非线性系统建模

分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.      

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

神经网络在飞翼布局飞机主动涡流控制中的应用

以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小.      

项目风险的一种模糊分析方法

由于影响项目的不确定因素繁多,专家们在评估一个项目的风险时,通常不得不使用一些模糊性语言.为了定量地评估项目的不确定性,提出了一种分析项目风险的新方法:用模糊集理论将这种模糊性语言定量化,即用一种简单的模糊数--三角模糊数来有效地表示项目的风险,通过比较这种三角模糊数的大小来判断风险的大小,从而评估出项目的优劣.最后,本文还认为如何准确地量化项目的不确定性仍是有待于进一步深入研究的课题.     

基于改进 AHP-EWM的导弹装备保障能力模糊综合评估

针对导弹装备保障活动技术复杂、保障能力评估难度大的问题,提出将层次分析法(Analytic Hierarchy Pro. cess,AHP)与改进的熵权法(Entropy Weight Method,EWM)结合,修正主观赋权导致的可信度较低的实际情况,综合确定各要素权重,运用模糊综合评价法评定出各保障要素优劣等级及导弹装备保障能力水平。通过实例分析与评估,得出了该单位导弹装备保障能力与实际相符合的结论,验证了该方法的有效性,并指出了该单位保障能力短板及提升建议。     

基于递归径向基神经网络的航空发动机盘腔瞬态壁温预测

针对航空发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态预测难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的递归预测模型。通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基神经网络对“时滞性”的预测能力,分析了模型固有超参数和由多维重构引入抽样控制参数对模型预测精度的影响。采用简化的典型盘腔壁面换热模型结合公开的试验历程转速数据,构建了供模型训练和测试的瞬态壁温数据样本,以递归调用模型的方式完成了对测试样本时序数据的预测和验证。结果表明,与常规的径向基神经网络预测模型相比,该模型的平均相对预测偏差由3.0%降低至0.45%,有效提升了模型的预测精度。为航空发动机盘腔瞬态壁温异常监控及超温排故问题提供了一种新的预判方法。     

基于多头注意力机制的飞机发动机寿命预测研究

针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题,基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制,提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型,利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取,利用TCN对特征量的时序信息进行记忆,通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理,并拼接最终结果。分析结果表明,采用本文方法得到的RMSE和Score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%,63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。