机器人力控制研究综述

回顾了机器人力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；阐述了作者提出的“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。     

用人工神经网络模拟三维编织复合材料的力学性能

三维编织复合材料由于其材料结构及编织工艺的复杂性和众多工艺参数的影响，目前尚未建立成熟的力学模型。本文采用人工神经网络ＢＰ算法，将编织工艺参数作为人工神经网络的输入，将弹性模量及强度性能作为输出，建立了编织工艺参数与力学性能的人工神经网络关系模型，并讨论了ＢＰ算法及网络结构。这种人工神经网络关系模型对于三维编织复合材料的实验、生产和应用。工艺参数的选取以及理论模型的研究都有重要的参考价值。本文最后     

知识-模糊神经网络在复杂劳动计量中的应用

由于大脑自身结构的超复杂性和人们对大脑信息处理机制与过程认识的局限性,复杂劳动计量长期以来未能得到有效解决。文中首先系统地研究了复杂劳动过程的三要素,其次通过引入知识工程原理、模糊神经网络技术等,根据大脑处理信息在微观结构与宏观形式上的基本特点及复杂劳动面向对象的信息特征,提出基于知识－模糊神经网络的复杂劳动计量思路,以计量复杂劳动量,并给出计量方法与步骤及案例分析,案例分析结果表明,该文所提出的     

适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识

为克服传统的发动机动态模糊辨识中存在的辨识精度低，辨识模型应用范围窄等不足，把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识，从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路，采用均方差归一法的处理方法和BP算法的改进算法－输出端动量BP地，以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本，辨识了发同的神经网络模型，在全包线范围内对该模型进行检验，结果表明，所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度，而且对噪声有很强的抑制能力。     

社交网络中谣言传播动力学研究

社交网络已成为谣言发酵与传播的主要媒介之一,因此有必要研究谣言在社交网络上的传播规律。本文结合时空滞后、空间扩散、媒体报道等因素对社交网络中谣言传播的影响,建立新的社交网络谣言时空传播模型。利用偏泛函微分方程理论,给出模型的稳定性以及发生Hopf分岔的判别条件。数值仿真显示时滞可以影响模型的收敛速度及改变模型的稳定性,同时,媒体对社交网络谣言的深度报道可以极大地减小网络中谣言传播者密度,并扩大系统的稳定区域。 最后,给出一些社交网络谣言传播控制策略。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

基于自适应逆的微型飞行器飞行控制系统

飞翼式微型飞行器由于尺寸小、速度低、气动布局特殊和飞行环境复杂多变,其飞行力学具有显著的非线性和非定常特性,传统的控制方法已不能满足要求.本文运用时标分离理论,设计了快变量和慢变量动态逆,同时引入在线神经网络补偿动态逆误差,并采用伪控制补偿器消除作动器和自适应单元之间的相互影响,在此基础上提出了飞翼式微型飞行器的自适应飞行控制系统,并与采用动态逆-PID控制方法设计的飞行控制系统进行比较.仿真结果表明:基于自适应逆的飞行控制系统,具有较强的鲁棒性和指令跟踪能力,比动态逆-PID飞行控制系统更适合于微型飞行器.     

无线传感器网络中基于分簇广播认证协议方案

认证机制是无线传感器网络安全机制关键技术之一。本文给出了无线传感器网络的层簇式结构,分析了无线传感器网络的广播认证协议。在此基础上提出一种基于分簇的广播认证机制N-μTESLA方案,设计了广播和组播认证协议。仿真结果表明所提出的方案与μTESLA方案相比,可以减少节点的能量消耗,使网络的生存周期延长。     

无人机中继平台覆盖区域统计模型

针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.