NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法.通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好.     

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。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。