旋转倒立摆的神经网络控制

本文针对一种新型的倒立摆系统,设计了一个四输入单输出三层BP网络,并对一级旋转倒立摆控制器进行逼近.仿真结果表明,BP神经网络有很广阔的应用领域.     

一种ad hoc网络负载平衡混合路由协议

提出一种具有负载平衡能力的ad hoc网络路由协议(LBHR)。LBHR根据不同的网络拓扑结构变化速度,在按需路由和表驱动路由之间进行自然平滑的切换。LBHR采用以下措施来实现负载平衡:在一对源节点和目的节点间,使用多条路径来发送分组;过载的节点不参与路由发现过程。仿真结果表明,LBHR在分组投递率、端到端延时等方面具有较好的性能。     

电液仿真转台控制系统设计与仿真研究

针对影响三轴电液仿真转台动、静态性能最大的同步驱动、摩擦和大惯量负载干扰三个问题，采用了模拟人脑基于经验控制的FNN（模糊神经网络）控制器和基于学习校正的PNN（预测神经网络）控制器分别对应转台内环（角速度环）和外环（角度环）反馈系统。FNN同步控制器分为等同和主从同步控制模式，两种模式相互切换，提高了系统同步性能；PNN摩擦干扰控制器采用了基于双网络模型的NARMA（非线性自回归滑动平均）预测模型，具有较强的非线性系统辨识能力，提高了系统抗干扰能力。软件仿真结果表明，当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时，使用PNN—FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能。     

无线传感器网络空中目标跟踪任务分配技术的研究

以无线传感器网络对空中飞行目标跟踪为背景，针对无线传感器网络协同技术中的任务分配问题，以降低传感器节点之间的通信能量消耗为目的，提出了一种基于弹性神经网络的任务分配算法。首先对多动态联盟多目标跟踪问题进行建模，然后依据最小能量准则，采用一种非全连接的环形结构的弹性神经网络模型，解决了多目标跟踪时的任务优化分配问题以及多个动态联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题。仿真结果表明，该算法与传统的方法相比，大大降低了跟踪系统的能量消耗。     

用于月球软着陆最优轨迹跟踪制导过程的模糊神经网络控制方法

软着陆过程的制导控制已经成为月球探测中一个具有挑战性的问题。神经网络与模糊逻辑都是处理不确定性(受控对象缺乏精确的数学描述或具有非线性的复杂性)问题的有效手段。本文根据终端着陆条件和性能指标,以由Pontryagin’s极大值原理得出从近月点到月球表面的最优着陆轨迹为基础,给出一种基于模糊神经网络的非线性最优控制策略,使被控系统能够通过模糊神经网络的非线性映射能力实现某种最优的闭环制导控制。最后通过数学仿真验证了该控制策略的可行性与有效性。     

基于知识工程的固体火箭发动机装药设计技术研究

为了实现对以往设计经验及知识的继承和重用,在固体火箭发动机装药设计中引入了基于知识工程的设计思想。首先建立了装药设计的SBF表示模型,从产品设计的角度说明了装药设计实质;然后完成了药形选择的神经规则表示;同时,实现了基于案例推理的药形几何参量确定,具体内容包括建立尺寸无关药形几何参量的案例表示模型,给出基于案例推理的药形几何参数确定算法。最后,结合实际应用对上述工作进行了具体实践;并针对实际型号进行了装药设计。通过对设计结果的正确性验证,证明该技术可行、有效。     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。     

某多挠性体卫星姿态的模糊神经网络控制设计

为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求.     

四值Searle运算及其网络设计

本文将Searle运算推广到四值系统中,定义了四值Searle运算,导出了一系列四值Seale运算的公式,最后讨论了四值Searle运算的逻辑网络设计。     

航天器铷钟的一种精密控温系统

研究了一种应用于航天器的高精度、高稳定度的温度控制系统：使用热敏电阻作为温度传感器;采用多级控温策略,核心级采用基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络比例、积分、微分（PID）控制算法,非核心级采用积分分离式PID算法;采用脉宽调制（PWM）控制作为控制方式。以航天器铷钟作为控制对...