基于模糊奇偶方程的非线性系统传感器故障诊断

 给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。     

欧美航空自由化进程与中国民航应对策略

研究了美国和欧盟航空自由化进程和放松管制的特点，结合中国民航的发展现状和经济形势，论述了中国民航国内航空运输自由化的趋向，提出了有关的工作原则和方法。     

基于自适应神经网络的非线性飞控系统设计

将动态逆理论、神经网络和自适应控制相结合应用于非线性飞行控制系统设计中，通过动态逆控制律将非线性耦合系统转换为线性解耦系统，采用具有在线学习能力的神经网络来补偿反馈线性化中存在的逆误差，最后利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则。仿真结果表明，这种控制结构具有良好的跟踪能力和极强的鲁棒性。     

基于改进BPNN复合材料层合板损伤识别

将B样条小波展开技术提取的损伤特征值作为改进BPNN输入进行学习与识别,识别结果显示该方法能够对复合材料层合板多种损伤进行快速准确的识别。     

并行鲁棒观测器对发动机减小转速信号的故障分离

通过对减小转速故障信号产生机理的研究 ,提出了一种基于多重模型假设下的并行鲁棒观测器残差输出的故障分离方法 ,建立了实际系统的正常工作状态和 4种故障工作模式 ,将该方法应用于某型航空涡扇发动机导致减小转速信号产生的传感器的故障检测与分离。数字仿真和误差分析结果显示 ,文中提出的方法可靠性高 ,故障定位准确 ,对发动机减小转速信号的故障分离行之有效。      

基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

实时网络系统可靠性建模研究

针对实时网络系统对任务完成时间有严格约束的特点,首先建立了实时网络系统中的任务模型,然后通过在网络系统可靠性模型中引入时间权函数建立了基于任务的实时网络系统可靠性模型,建立了系统的可靠度矩阵,最后针对JAST计划中的航空电子蝶型网络给出了建模实例。     

基于人工神经网络的磁航向误差校正方法

介绍了前馈神经网络的特点和基于递推预报误差(RPE)的训练算法,利用前馈神经网络对某航向同步传输系统的磁航向误差进行了校正,并给出了实验结果.     

WO3基三甲胺气敏传感器的研制

采用溶胶-凝胶法制备了WO3材料,利用扫描电镜、透射电镜等现代分析测试手段,分析了材料的微观结构,并以其为基材掺杂少量的Pd制成了检测鱼鲜度的三甲胺(TMA)气敏传感器.研究发现该传感器具有工作温度低,响应下限低,灵敏度高,选择性及稳定性好等特点.