基于相关性分析和神经网络的直接推力控制

传统的发动机控制是将一些可测量参数作为被控制量,如转速和压比,因为可由它们推算出推力。但由于推算的过程不准确,为保证发动机安全运行,在发动机的设计过程中常常保留了较大的裕度。而直接推力控制可以降低这些裕度,充分发挥发动机的性能。针对在飞行中推力无法直接测量的情况,本文使用了相关性分析和神经网络技术设计了非线性推力估计器,使用若干测量参数作为输入,实时计算出发动机的推力值。并针对发动机使用的实际情况,使设计出的估计器不但可以估计额定发动机的推力,而且可以估计非额定发动机的推力。在仿真结果中,估计出的推力跟踪上了正常和非额定发动机的推力。     

动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

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     

时滞对象的神经网络Smith预测控制

针对系统的时滞问题提出一种新的控制系统，将神经网络Smith预估器与神经元控制器通过预测误差有效结合在一起，起到预测控制目的。在神经网络Smith预估器中采用优于BP网络的IRN网络，仿真的结果表明系统的实时控制速度有了明显地提高。     

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。     

快速伺服刀架神经网络自适应PID控制

为了提高快速伺服刀架的控制性能,减小跟踪误差,实现正弦网格表面精密加工,提出了基于RBF和BP神经网络的自适应PID控制策略.由仿真结果可以看出,采用基于神经网络的自适应控制算法,使跟踪误差的最大值降低为1.37μm,跟踪误差的绝对均值降低为0.52μm.这两项指标相对与传统PID控制分别降低了28%和40%.     

An intelligentized and fast calibration method of SINS on moving base for planed missiles

In order to minish the error of inertial sensors, the technology of neural networks is attempted to on-line calibration of a slave inertial navigation system mounted on planed missiles. Based on the time-varied specialty of slave inertial navigation system on a moving base, an input–output sample structure method is proposed, and to automatically calibrate and revise the error of inertial sensors of inertial navigation system. When a missile is appended under the wing and in free-flight, in order to solve the inconsistent problem of measurement's character of the inertial sensors, the error angles between the master inertial navigation system and the slave inertial navigation system are estimated in advance, then, the input samples of a neural network can correctly simulate the free-flight state. Furthermore, in order to make a learning algorithm of neural networks can satisfy real-time calibrating on a moving base, the traditional Newton algorithm is improved by using first differential coefficient to replace the approximate matrix of second differential coefficients. As a result, the training speed and precision of neural network are enhanced. The simulation results indicate that the method and algorithm are feasible.     

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。