非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

飞行控制系统的非线性鲁棒控制

对非线性飞行控制系统的非线性鲁棒动态逆设计方法作了研究,给出了一种具有鲁棒稳定的非线性动态逆控制方案,以克服飞机在机动飞行时,被控对象参数不确定性和外干扰对系统稳定性的影响,并给出了该方案在这种情况下的稳定性结果。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

非线性反馈线性化方法在飞控系统中的应用

应用非线性反馈精确线性化方法进行了飞机自动着陆系统设计。首先,用非线性微分方程组表示的飞机纵向控制系统,在经过输入输出反馈线性化以后,可等效为线性系数;然后,用线性的ＰＩＤ控制方法对变换后的线性系统进行了设计;最后,考虑风的干扰,对所设计的飞机自动着陆控制系统进行了数字仿真。仿真结果表明,用反馈线性化方法设计的飞控系统具有良好的性能。     

非线性不平衡转子轴承系统周期解的预测

本文提出一种对非线性不平衡转子轴承系统周期解进行预测的新型算法,它利用系统周期解的稳态及瞬态信息,反解雅可比矩阵,实现对系统周期解的预测追踪,并利用反解得出的雅可比矩阵,求得系统周期解的Floquet乘子以判别其非线性稳定性。文中以刚性不平衡转子轴承系统为例,实现了周期解的预测追踪及非线性稳定性判别,说明了新算法的有效性。      

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

金属橡胶减振器在发动机安装时的减振设计研究

通过理论和试验研究,介绍了采用金属橡胶减振器减小飞机由发动机引起的结构振动问题。