无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

网络分析仪法测量稠油介电常数

用网络分析仪在Ｘ波段８～１１．５ＧＨｚ的６个频率点上,对大港、胜利、辽河油田稠油的介电常数进行测量,测量结果可以为微波采油工艺中的井下轴射器的设计及微波能利用率的估算提供理论依据,并对测量结果进行了误差分析。     

运载火箭控制系统仿真的发展方向

为拓宽仿真系统、仿真计算机、仿真软件和与人工智能相结合等方面的应用范围,本文全面阐述了运载火箭控制系统仿真的发展方向,可供预先研究做选题参考。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

六端口微波测量技术

六端口技术是从70年代初发展起来的一项新的微波自动测量技术。经过十多年来各国科技工作者的研究、实践,无论在理论上,还是在系统构成、误差分析等方面均趋于成熟。该技术目前已广泛应用于微波计量、安全防护和工业在线检测诸部门。由六端口网络组成的自动网络分析仪,可望成为技术性能高的自动测试系统。本文分四个部分,系统地介绍了六端口技术的发展及其在微波测量中的应用;几种常用六端口结的组成及其设计准则;六端口自动网络分析仪的校准及其测量方法,以及如何评定六端口网络分析仪不确定度等问题,供从事微波计量测试及有关人员参考。     

应用于现代通信中的宽带接入技术

现代通信正向高速宽带化发展，宽带接入成为近年来的研究热点。本文探讨了宽带接入的技术和方法，阐述了其特点和应用，并指出了接入网的发展趋势。     

实现多模型同时镇定的神经网络方法

针对实际系统中经常存在的多模型情况，给出了一种用神经元网络实现多模型同时镇定的设计方法。该方法以经过训练的神经网络控制器代替常规控制器，可同时镇定多个模型。最后，对一个用线性方法不能同时镇定的多模型问题，用神经网络方法实现了其同时镇定。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

建筑室内环境通风模拟研究

自然通风是一种简单、经济而有效的通风方式，既能节省有限的能源，又不会造成环境污染问题。通过介绍建筑室内环境模拟过程中的多区通风网络宏观模型及计算流体力学CFD微观模型，并对两种模型的原理及计算方法进行了论述，在此基础上对一典型建筑户型做了通风模拟及结果分析。