无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

人工神经网络在电解加工阴极设计中的应用研究

将人工神经网络分析方法应用于电解阴极设计中，将工件曲线和ｃｏｓθ法求得的初始表极曲线构成的加工间隙用简单三角莆单元进行网格剖分，然后以神经单元取代有限元单元和节点，用人工神经网络求解描述极间电位分布的拉普拉斯方程。采用逐层求解电位分布和将电位误差转换为位置误差的方法，实现由工件形状直接设计电解加工阴极。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

机器人务控制研究综述

回顾了机器人控制研究历史及目前的力控制研究现状，详细分析了现有的四种研究策略：阻抗控制，力／位混合控制，自适应控制策略，智能控制新策略；阐述了作者提出了“力／位并环控制”的智能新策略；提出了机器人力控制的四大关键问题：位置伺服，碰撞冲击及稳定性，未知环境的约束，力传感器，文末展望了力控制研究的发展趋势－智能控制。     

基于径向基函数神经网络的模型跟随自修复控制

提出一种基于径向基函数神经网络的模型跟随非线性自修复控制方法。该方法可不必精确已知故障的位置及程度,即可重构控制律使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,并采用神经网络控制器以补偿邦联引起的非线性因素的影响。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

小波包与PNN在抖动控制电路故障诊断中的应用

抖动控制电路是激光陀螺仪的重要组成部分,电路一旦发生故障,激光陀螺仪的输出信息也会随之出现错误。因此,有必要对抖动控制电路的故障诊断技术进行研究。基于不同故障模式下各频段能量的改变,提出了基于小波包频带能量谱和概率神经网络(PNN）的故障诊断方法。采用小波包分解提取各频段的能量信号,将其作为故障特征向量,利用PNN强大的非线性映射能力,以PNN作为分类器,对实验样本进行学习和测试。实验结果证明,所提方法可以较高精度识别出实验中的12种故障模式。