基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

实时精确跟踪瞄准中振动抑制的研究

分析了卫星平台振动,建立了实时精确跟踪瞄准系统的数学模型.采用基于模糊规则的免疫PID控制器,包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节,抑制环节由模糊规则来逼近,通过遗传算法的寻优特性对控制器的参数进行设定,协调控制偏转镜的位置,从而改变视轴方向.最后,对系统扰动抑制性能进行仿真,仿真结果表明该控制律有效地实现了视轴的方向调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

基于模糊相似比例与综合评判的发动机可靠性分配

为了在可靠性指标分配时能充分利用相似旧机型已有的可靠性信息,提出在航空发动机初期设计的可靠性分配阶段采用模糊相似比例与模糊综合评判相结合的可靠性指标分配方法.该方法既能充分利用相似旧机型的可靠性数据,同时又能通过模糊综合评判,对基于相似旧机型的可靠性比例分配结果进行修正,实现了在可靠性分配阶段确定性信息和不确定信息的互补,进一步优化了可靠性分配结果.      

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.     

基于DSP的GT111船用燃气轮机控制器设计

分析并提出了GT111船用燃气轮机三余度热备份控制方案.选用了TI公司2000系列DSP中最新最先进的TMS320F2812芯片构成核心控制器,介绍了单机模块的系统组成和结构特点,以及系统的数据通讯等.     

对接焊缝跟踪系统中单片机的应用

介绍了对接焊缝跟踪系统中应用单片机的优点,并结合系统框图对跟踪系统的工作方式进行了说明．     

基于遗传算法的某型涡扇发动机数字PID控制器设计

在基于DSP平台的某型航空涡扇发动机综合电子调节器的数字化研究中,提出了一种改进遗传算法,并将其应用于数字PID控制器的参数整定过程中.仿真结果表明,该改进遗传算法相比于基本遗传算法及常规PID参数整定方法,控制器动态性能更为优越,可调整性更强.