非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

基于加速度计和角速率陀螺的超小无人直升机姿态控制系统

设计了一种基于加速度计和角速率陀螺的超小型无人直升机姿态控制系统;由卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺数据,实时估计最优的直升机姿态信号;根据最优的姿态反馈信号,飞行控制系统采用参数自整定的模糊PID控制方法得到舵机控制信号,从而实现了超小型无人直升机的姿态控制。     

基于BP神经网络的战斗机采购费用估算

介绍了飞机采购费用的构成,概述了飞机采购费用的估算方法;简单描述了人工神经网络的基本原理,以此构建了BP网络模型;最后,利用神经网络方法对飞机采购费用进行估算,并用MATLAB进行仿真,取得了比较满意的结果。     

神经网络在飞行器航迹仿真计算中的应用

在飞行器航迹计算中,与插值法存在的缺陷相比,神经网络方法具有显著的优越性。通过对插值法和BP神经网络方法原理和工作过程的详细分析,以及在此基础上针对某飞行器航迹参数的计算实例,比较了线性插值、多项式拟合与神经网络方法的误差,表明神经网络方法具有更好的计算精度。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。