模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景,可以广泛应用于发动机的故障诊断。      

基于RBF神经网络的航空发动机起动模型辨识与仿真

为解决基于气动热力学方程建立发动机起动模型时存在的困难,本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用径向基函数(RBF)神经网络对在某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识;并使用另外一组试车数据,通过辨识模型对起动过程进行了仿真。结果表明,用RBF神经网络辨识发动机起动模型,具有方法简单、学习速度快、辨识精度较高等优点。     

基于神经网络的机动目标信息融合与并行自适应跟踪

基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调整系统方差以适应目标的运动变化 ,具有对目标各种运动状态的良好自适应跟踪能力     

用相关参数实现参数多步预测的神经网络方法

对相关参数预测的非线性时间序列进行分析,提出了用相关参数实现多参数、多步数预测的神经网络方法,建立了神经网络实时预测模型,并对预测参数进行了综合处理,不仅弥补了预测信息的不足,而且能够使故障状态提前得到多次警报,克服了传统预测方法所遇到的困难,提高了预测模型精度     

某型航空发动机涡轮多级气动优化设计

采用将准三维设计和多级局部优化联合的多级涡轮气动优化设计流程,对某型航空发动机3级涡轮进行了多级气动三维优化设计;采用人工神经网络和遗传算法对各列叶栅进行了三维局部优化,流场计算采用全三维黏性流N-S方程求解。通过优化设计,调整了功率分配,改善了各列性能,并对各列间参数进行了优化匹配,使总体性能提高,达到了设计要求。     

BP神经网络在三次有理B样条曲面近似等距面中的应用研究

利用改进的BP神经网络构造三次有理B样条曲面等距面。训练成功后的神经网络可作为描述自由曲面的模型,利用它能够产生任何需要的点。实际证明,该方法简单、有效。     

基于神经网络的翼型优化设计方法研究

针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.     

基于径向基神经网络干扰观测器的空天飞行器自适应轨迹线性化控制

 研究了一种自适应轨迹线性化控制策略并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计。通过理论分析指明当前轨迹线性化控制方法(TLC)对系统中的不确定存在鲁棒性不足的问题。为了解决这一问题,首先研究了一种径向基神经网络干扰观测器(RDO)技术,严格证明了RDO对于系统中不确定因素具有良好的逼近能力。然后利用RDO输出得到一种新的基于RDO的自适应TLC控制策略。神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计,保证了闭环系统所有信号有界。最后采用新方案实现了ASV飞控系统,仿真结果表明整个闭环系统在鲁棒性能方面得到很大提高。     

基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断

针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

基于功率反馈的涡轴发动机神经网络PID控制研究

通过对功率平衡关系进行分析,提出了利用功率反馈设计智能神经网络PID控制器的方法。基于BP（Back Propagation）神经网络,将功率信号作为神经网络的输入层信号,并改进了网络权值的学习规则。通过在线整定PID参数,控制器能够根据功率误差信号的变化实时调整控制参数,从而使系统自主寻找到功率平衡点,具有良好的稳态和动态响应特性。仿真结果表明：该方法可以使涡轴发动机在全包线范围内具有理想的控制性能。