连分式扩充的粒子群神经网络压气机特性重构方法

对航空发动机压气机原始二维等转速线的数据点进行连分式扩充,通过两次网络训练,增加转速特性数据,在三维空间中进行BP(back propagation)网络模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,引入压力比函数,调整计算区域,定义网络的输入输出数据,利用试探法确定隐含层维数.采用基于趋利避害原则的粒子群算法对网络的初始权值和阈值进行优化,建立了压气机压比和效率特性的整体代理模型.最后以某型发动机的低压压气机为例进行了压气机特性模型的重构.通过模型的校核与验证表明:采用这种方法建立的模型精度较高,优于普遍采用的传统二维插值方法和普通BP神经网络模型.最终建立的重构模型对于采用选配法、坐标法和部件法等以压气机通用特性曲线为基础的发动机模型的求解,可提高计算精度和迭代速度,具有一定的工程应用价值.      

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用

 针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。     

基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测

航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C—C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法

提出一种基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法。该方法将管道压力特征作为模糊最小-最大神经网络的输入,通过模糊最小-最大神经网络的输出判断管道是否发生泄漏,并且针对实测数据含有噪声和测量误差的情况,设计一种可以有效处理实测数据的隐含节点函数。通过对管道试验系统实测数据的验证,本文方法可以有效检测管道泄漏故障。     

基于主动润滑可倾瓦轴承转子系统的振动主动控制

研究一类可倾瓦支承的单盘非对称转子系统的振动主动控制问题.首先建立了系统的非线性动力学方程,针对主动润滑控制系统设计了BP神经网络PID控制器对转子系统进行振动主动控制.通过计算分析可知,采用基于BP-PID的主动润滑系统能够很好的抑制系统的振幅,使系统在很高的转速时才发生油膜失稳,拓宽转子系统稳定运转的转速范围,在转...     

基于分布式Kalman滤波和BP神经网络组合的静电陀螺漂移辨识方法

提出一种新的方法,把分布式Kalman滤波(DKF)方法与后向传播神经网络(BPNN)技术相结合,用于静电陀螺漂移的模型辨识.首先,为了消除测量噪声影响,将同一个静电陀螺带有噪声的多次测量数据集映射到一个虚拟的传感器网络中,然后采用具有嵌入式紧致滤波功能的DKF对映射数据进行滤波预处理.在此基础上,将预处理结果转换为用于训练神经网络的输入数据和输出数据,然后采用BPNN辨识静电陀螺漂移.实验表明,该方法可有效用于陀螺漂移的模型辨识.     

基于自适应逆的微型飞行器飞行控制系统

飞翼式微型飞行器由于尺寸小、速度低、气动布局特殊和飞行环境复杂多变,其飞行力学具有显著的非线性和非定常特性,传统的控制方法已不能满足要求.本文运用时标分离理论,设计了快变量和慢变量动态逆,同时引入在线神经网络补偿动态逆误差,并采用伪控制补偿器消除作动器和自适应单元之间的相互影响,在此基础上提出了飞翼式微型飞行器的自适应飞行控制系统,并与采用动态逆-PID控制方法设计的飞行控制系统进行比较.仿真结果表明:基于自适应逆的飞行控制系统,具有较强的鲁棒性和指令跟踪能力,比动态逆-PID飞行控制系统更适合于微型飞行器.