神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则,被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中,广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中,驾驶员的行为通常具有高度的非线性,为了更精确地描述驾驶员的非线性特性,采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试,生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则,建立了相应的仿真模型,通过仿真运算,得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型,神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配;在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。     

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

基于虚拟基线变换和RBFNN的宽频段DOA估计

提出利用虚拟基线变换的方法解决了频率高端的相位模糊,克服由于相位模糊性造成的方向特征的多值模糊问题,从而简化了从方向特征到波达方向的映射关系。提取无模糊的方向特征,训练RBF神经,进行宽频段波达方向估计。理论分析和试验表明,该解模糊方法计算量小,能有效消除圆阵列的相位模糊,适用阵元数大于等于5的任意均匀圆阵列天线（6元除外）;利用解模糊后的特征建立的DOA估计模型结构简单,性能大大优于直接建模和相关干涉仪法,具有优越的性能和工程实用性。     

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.      

面向空间机械臂的视触融合目标识别系统

为了解决由于视觉传感器视角单一、光线条件复杂导致的空间机械臂作业中相似目标识别较差的问题,提出一种基于CNN-GRU的视触融合目标识别系统.系统由机械臂、灵巧手和视觉传感器构成,实现了对目标物视觉和触觉信息的自主采样,并通过CNN-GRU网络提取视觉信息的空间特征和触觉信息的时序特征,有效利用多模态信息,提高目标识别的...     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

航空机电作动器神经网络快速终端滑模控制

目前机电作动器由于具有干净、维护方便等优点,越来越受到航空业的青睐。航空机电作动器的特点是控制精度、稳定性和响应速度要求高,针对以上特点,提出了一种基于多层神经网络的快速终端滑模控制策略。为了提高航空作动器响应速度和跟踪精度,设计了快速终端滑模控制策略,不仅可以加快系统响应而且可以在无扰动情况下实现系统的有限时间稳定。针对系统参数不确定性和外部扰动,设计多层神经网络进行估计并通过前馈方法加以补偿。针对神经网络的重构误差,设计了非线性鲁棒项加以克服。利用李亚普洛夫稳定性定理证明了控制系统在有扰动情况下可以实现有界稳定。实验结果表明：所设计的控制器具有良好的参数自适应和抗干扰能力,同时具有更高的跟踪精度和更快的响应速度。     

橡胶老化性能的神经网络研究方法

运用神经网络方法,建立了预测橡胶老化性能的计算模型。运用该模型计算了“O”型橡胶密封圈在不同时间下的老化性能,并与实验结果进行了比较。结果表明,该模型精度较高,在固体火箭发动机研究方面具有较好的工程应用价值。     

基于多尺度梯度及深度神经网络的汉字识别

介绍了一种基于多尺度滑动窗的方法提取文字的梯度直方图特征,并结合深度神经网络对印刷体汉字进行识别.针对梯度直方图的空间关系,使用可伸缩的滑动窗对图像进行分割,在不同尺度上获取文字的特征信息,有效融合汉字的全局特征和局部分块特征.实验采用5层的深度神经网络模型对国标一级3755个印刷体汉字进行分类,并应用Dropout技术防止训练过拟合,提高神经网络的泛化能力.实验准确率达到98.292%,有较好的识别性能,验证了本文多尺度梯度特征及深度神经网络模型在文字识别上的有效性.