基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法

针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果.      

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.      

A new global version of M(3000)F2 prediction model based on artificial neural networks

A new version of global empirical model for the ionospheric propagation factor, M(3000)F2 prediction is presented. Artificial neural network (ANN) technique was employed by considering the relevant geophysical input parameters which are known to influence the M(3000)F2 parameter. This new version is an update to the previous neural network based M(3000)F2 global model developed by Oyeyemi et al. (2007), and aims to address the inadequacy of the International Reference Ionosphere (IRI) M(3000)F2 model (the International Radio Consultative Committee (CCIR) M(3000)F2 model). The M(3000)F2 has been found to be relatively inaccurate in representing the diurnal structure of the low latitude region and the equatorial ionosphere. In particular, the existing hmF2 IRI model is unable to reproduce the sharp post-sunset drop in M(3000)F2 values, which correspond to a sharp post-sunset peak in the peak height of the F2 layer, hmF2. Data from 80 ionospheric stations globally, including a good number of stations in the low latitude region were considered for this work. M(3000)F2 hourly values from 1987 to 2008, spanning all periods of low and high solar activity were used for model development and verification process. The ability of the new model to predict the M(3000)F2 parameter especially in the low latitude and equatorial regions, which is known to be problematic for the existing IRI model is demonstrated.     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

扰动形状对钝头体非对称流动的影响

通过在钝头体头部施加人工扰动块可以得到确定的大攻角下的非对称背涡结构。为了研究扰动块形状对非对称背涡结构的影响,本文在攻角50°、雷诺数Re_D=1.54×105的条件下,利用数值模拟对周向角90°、子午角10°的扰动位置的半球形、D型及方形3种扰动块形状分别进行了研究。研究发现在同一扰动位置,半球形扰动主控下的背涡结构为右涡型,而D型扰动和方形扰动主控下的背涡结构呈现左涡型,且方形扰动主控下的背涡结构的非对称性弱于其他2种扰动主控的非对称背涡。通过分析发现扰动块所引起的微流动直接影响钝头体非对称背涡结构。因此为了更精准地通过施加人工扰动得到确定的非对称背涡结构,应尽量选择形状简单、表面平滑过渡的扰动块形状。      

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。