飞行/推进系统自适应神经网络综合控制仿真研究

 提出一种基于发动机喘振裕度自适应的飞行 /推进系统综合控制。在发动机喘振裕度较大的某些飞行条件或飞行包线内,通过调整喷口面积,使发动机喘振裕度保持在一个较小值,既保证发动机稳定工作,又增加发动机推力,从而改善飞机的性能。采用分散控制方案,综合控制系统由 5个控制子系统组成。各控制子系统的设计采用自适应控制和神经网络相结合的方法,所提出的参数和权重的自适应调整律保证系统的稳定性。全包线范围内飞机平飞加速和爬升数字仿真结果表明,该综合控制方法可缩短飞机的平飞加速时间和爬升时间。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

基于Adaline网的航空发动机自适应控制

根据发动机模型非线性、关系式呈隐性和具有不确定性的工作特点，提出了一种基于Adaine网的发动机自适应控制方案，该方案中的神经网络辩识器和神经网络控制器均采用两层线性Adaline网，权值采用Widrow-Hoff δ学习规则更新。仿真结果表明这种方法具有方案简单、稳定性好、实时性好等优点，可在全飞行包线内对发动机进行在线控制。     

基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别

提出了一种基于递阶残差分类神经网络的结构故障诊断新方法,与传统的基于模型的非线性系统的故障诊断方法相比,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障模式识别实时性好等优点。文中进行了残差特征提取和残差分类研究,设计了3层递阶残差结构分类器,提出了故障模式识别算法。最后以某型歼击机为例进行了仿真验证,仿真结果表明本文方法能有效识别歼击机结构故障的有无、位置、类型和程度。     

模糊神经网络诊断模型理论及应用研究

本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法, 建立了一种新的故障诊断模型—模糊神经网络诊断模型, 并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后, 将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中, 分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。      

人工神经网络技术在点焊质量控制中的应用研究

利用人工神经网络技术对交流电阻点焊的多个动态电参数进行融合处理,建立起以交流点焊过程中动态电参数作为输入空间;以熔核尺寸为输出空间,可用于实时在线检测和预测的低碳钢点焊质量监测系统。所建监测系统的熔核直径的平均预测误差小于5%,熔核高度的平均预测误差小于8%,完全可以满足工程实际的需要。     

模糊神经网络在过失速机动飞行中的应用

模糊逻辑控制技术和神经网络有机的结合 ,拓宽了模糊逻辑方法和神经网络方法的适用领域。利用神经网络具有自学习能力的优势 ,采用反向传播学习算法 ,通过对传统模糊逻辑控制器中的模糊逻辑控制规则和隶属函数有关参数进行训练学习 ,设计了模糊神经网络控制器 ,应用于飞机的过失速机动“里程碑”之一—— 70°迎角定常飞行仿真计算 ,获得了令人满意的结果。     

复合神经网络模型在刀具状态监测中的应用

提出了一种用于刀具状态监测的复合神经网络模型,模型由多个神经网络组成,神经网络的数目等于要监测的刀具故障数目。实验结果表明,该方法不仅可以在多种切削条件下获得较高的识别率,还可以识别出新的刀具故障。     

多宗量导热反问题求解的神经网络法

将神经网络用于求解多宗量导热反问题,建立了相应的数学模型,并给出了具体的网络设计方法。数值模拟结果表明,此法是可行的、有效的,并具有较高的精度和较强的通用性,可推广用于其它反问题的求解。      

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。