涡扇发动机部件特性的BP网络研究

在发动机特性计算中,建立了BP神经网络对部件特性数据进行识别学习,实现了特性数据的精确插值和对未知特性数据的推测。通过对网络输出结果的检验与分析,表明该方法精确实用。      

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

基于物理模型的拟人智能控制

回顾了自动控制理论与智能控制的过去和现在,讨论了它们存在的问题,提出基于物理模型的拟人智能控制。通过介绍一个成功的实例"平面运动单级倒立摆"的控制来阐明拟人智能控制的机理以及设计控制律的流程。对于复杂的非线性被控对象,只要知道其物理模型,应用拟人智能控制方法可以得到很好的结果。     

Ad-hoc网络传输控制协议研究

Ad—hoc网络是一种无线网络，它在通信时通常使用TCP协议。这种协议是为有线网络开发的，直接应用将导致错误地启动拥塞控制，这会降低网络的通信效率，因此必须修改TCP协议，提高它在无线网络环境中的工作效率。本文分析Ad—hoc网络中TCP的性能表现，在Vegas的基础上分析其拥塞控制机制，修改该部分的实现算法，进而提出VegasE，利用NS2网络模拟软件对Tahoe，Reno，Vegas和新的VegasE进行模拟测试并对比结果。通过对比可以发现Vegas和VegasE在整体上明显优于Tahoe和Reno；VegasE在一些方面优于Vegas，但在另一些方面表现不佳，这说明需要进一步研究Vegas并对其做出更细致的修改，以便提出更好的通信协议。     

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

GE90-70双机热备冗余控制系统在进排气调压系统中的应用

本文介绍了进排气调压系统测控改造的总体结构、通信网络、软件设计和系统功能。该系统以GE90—70的可编程控制器（PLC）为基础,将Ethernet和现场总线Genius相结合进行数据通信,采用下位机编程软件Cimplieity Machine Edition、上位机组态软件Cimplicity HMI编制设计软件系统,使整个系统具有较好的可靠性和可扩展性。能实现进排气压力调节的工况显示和过程控制。实际运行表明,该系统结构先进,控制可靠,配置灵活,可进一步提高高空台试验效率,降低试验风险。     

基于RBF神经网络的数字模式识别方法

在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

战斗机非线性飞行控制技术的研究与发展

战斗机非线性飞行控制技术研究综述。首先介绍战斗机技术发展走向,然后对当前主要战斗机飞行控制设计方案进行分析,并重点介绍神经网络在飞行控制中的应用研究。最后指出,基于神经网络的智能控制方案作为飞行控制的重要研究方向,将为未来先进战斗机飞行控制系统设计提供重要的解决方案。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。