NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法.通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好.     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

一种支持 NF￣2 和多媒体的数据模型

支持ＮＦ２（Ｎｏｎ－ｆｉｒｓｔ－ｎｏｒｍａｌ－ｆｏｒｍ）和多媒体的数据库系统ＮＦＭＤＢ是在关系数据库ＲＤＢＭＳ的基础上研制的,它是一种扩充了的ＤＢＭＳ。系统采用了扩充的关系数据模型,它支持ＮＦ２和多媒体的数据存储和数据操作。本文重点介绍了ＮＦＭＤＢ系统支持ＮＦ２和多媒体的数据模型,以及基于数据字典的实现方案,系统具有处理复杂对象的能力。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

A Novel Onboard-gateway-based Mechanism to Improve TCP Performance in Aeronautical Satellite Networks

The IP-based networks on aircraft serve to support Internet services via satellites. However, in aeronautical satellite hybrid net- works,the TCP protocol performance often deteriorates due to improper decreases and slow recovery of the congestion window. This paper proposes a window size determination and notification mechanism, onboard-gateway-based mechanism (OGBM), which is based on the onboard gateway in the networks on aircraft. A cross-layer approach is adopted by the onboard gateway to obtain the satellite link bandwidth information. And then, by the gateway, through changing the receiver’s advertised window field in ACK packets, TCP sources are notified of the window size of each TCP source calculated on the ground of bandwidth delay product and flow numbers. The mechanism is able to avoid improper changes of TCP window and serve multiple users. Simulation results show that the mechanism with the fairness index close to 1 improves TCP performance in aeronautical satellite networks.     

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于信任值的P2P网络访问控制模型

对等网络（P2P）已成为一个非常受欢迎的信息交流的新模式。然而,P2P网络环境的分散的和匿名的特点使得对共享信息的控制变得更加困难,而这是无法通过传统的访问控制方法完成的。首先提出P2P网络环境中的访问控制需求,然后提出了一种基于信任值的P2P网络的访问控制模型。模型整合了信任和推荐模式、公平参与原则和访问控制模式,并将其应用于P2P文件共享系统。仿真分析表明,访问控制模型能够有效识别恶意节点,使P2P网络中合作节点具有较高的成功请求率。     

基于LabVIEW实现神经网络

文章选择LabVIEW的图形编程语言实现了神经网络.仿真结果表明,通过LabVIEW可将虚拟仪器技术和神经网络有机地结合起来,拓宽两者的应用范围,提高系统的性能和开发效率.     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。