基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统

提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。      

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。     

基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用。在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型，并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换，逐次减少神经网络的训练样本数目，最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型，大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力。仿真结果表明，该方法简单有效。     

基于新型神经网络的航空发动机多变量控制

根据PID控制结构提出了一种新型神经网络控制器,对其基本结构和学习算法等进行了分析。结合某型航空涡喷发动机双变量控制需求,利用2个结构相同、相互联系的神经网络,实现了发动机双变量控制和接耦。在不同飞行条件、不同发动机工作状态下的仿真表明,控制器具有良好的控制性能     

具有智能调节机构的航空发动机自适应控制系统

采用仅利用输入输出测量值的模型,参考自适应控制,设计了某型涡扇发动机的多变量控制系统;在飞行包线内选取标称点分别确定了自适应律的参数,以保证控制系统性能在该标称点处达到最优;用神经网络的方法拟合了发动机工作条件与自适应律参数之间的关系,建立了根据发动机工作状况选择合适自适应律参数的智能调节机构。仿真结果表明,所设计的控制系统在整个飞行包线内的标称点与非标称点均具有良好的性能。     

基于人工神经网络的静子叶片优化设计

采用NURBS参数化构型技术以及人工神经网络技术,对某两级风扇的第二级静子根部叶型进行优化改型。优化后,非设计点处该静子根部至中部流动得到较大改善,总压恢复系数有一定的提高。风扇总压比有较大增加,绝热效率基本不变。优化结果表明,该方法能够对静子叶片进行较好的优化改善,能够提高优化效率,减少优化时间,具有一定的实用价值。     

基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究

为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

基于神经网络的导弹武器系统保障资源评估

科学的评估导弹武器系统保障资源对提高部队保障能力及装备保障指挥决策具有重要的现实意义;文中基于人工神经网络理论及BP网络原理,建立了导弹武器系统保障资源评估模型,初步形成对装备保障资源各基本内容的评估。最后,结合实际导弹武器系统保障资源实例进行了分析。