基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

嵌入式大气数据传感系统的改进算法

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统及其空气动力学模型,提出了求解动、静压和修正参数的改进算法.改进算法首先应用Moore-Penrose广义逆矩阵对非线性方程组进行简化.然后采用改进迭代算法和BP神经网络求解动、静压和修正系数.改进算法在精度、可靠性和实时性上都能满足系统的要求.应用BP神经网络,达到系统要求的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的5%,具有更大的实时性优势.     

基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点，提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算，非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。     

一种改进的自组织特征映射算法

针对SOM算法用于训练生成矢量量化码书存在的不足，提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法（FSOM）．并应用到图像矢量量化中。实验表明，与SOM算法相比。FSOM算法具有更好的聚类特性和峰峰信噪比（PSNR），是一种有效的码书设计算法。     

极值搜索算法的研究与进展

回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础，综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论，对雷达装备的故障诊断问题进行研究，形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理，并给出具体的诊断实例，此方法充分利用神经网络和CBR的优点，将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

通过分析对角递归神经网络（DRNN）及带动量项的梯度学习方法（GDM）,针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.     

基于人工神经网络的燃速相关性研究

采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,通过一维模型的分析计算,表明了该方法应用于燃速相关性研究是可行的,且具有更好的稳定性;初步建立了的燃速相关性二维模型,考虑了发动机尺寸效应对燃速的影响,并利用试验数据进行了验证,结果表明二维模型有较高的燃速预示精度。可以利用该方法开展燃速相关性分析。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。