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741.
针对传统航天姿控系统故障诊断与容错控制诊断精度及控制分配效率较低的问题,提出了一种基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制方法。以控制力矩陀螺为执行机构的航天器发生执行机构故障工况时,所提出的方法可保证鲁棒的姿态控制。首先,利用三个异构深度神经网络实现传统容错控制器的故障诊断、姿态控制和力矩分配等功能,建立了全神经网络的智能自适应容错控制器架构。然后,对三个神经网络的网络层数、神经元数目和激活函数等参数进行优化调整,对比分析了神经网络参数对控制器性能的影响。最后,对所提出的新型控制器在控制力矩陀螺发生故障时的控制精度和鲁棒性进行了仿真验证。仿真结果表明,对于具有冗余控制力矩陀螺的航天器,提出的方法不仅能在单一陀螺故障下实现高精度的容错控制,也能在发生多陀螺故障时保证一定的姿态稳定控制。 相似文献
742.
743.
航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。 相似文献
744.
电离层延迟误差是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)中的重要误差源之一.目前在电离层延迟改正模型中,应用最广泛的是Klobuchar参数模型,但是该模型的改正率仅能达到60%左右,无法满足日益增长的精度需求.将国际GNSS监测评估系统(internation... 相似文献
745.
将模糊Petri与神经网络理论相结合,提出了一种关于武器装备效能评估的模糊神经Petri网模型。将模糊逻辑规则应用到专家评判中得到模糊Petri网,并在此基础上将人工神经网络引入到模糊Petri中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。仿真结果表明该模型是可行和有效的。 相似文献
746.
采用非线性网络实现清浊音判决 总被引:4,自引:0,他引:4
语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题,可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量X=(LBE,Zc,RC1,Qs,RC2)表示语音的清浊音特性,用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了计算机模拟等内容,计算机模拟结果显示,这种方法的清浊音判决准确率达97.8%,优于传统的清浊音判决算法。 相似文献
747.
C C Wang等利用Kosko的双向联想记忆模型(Bidirectional associative memory,BAM),构造了由多个BAM构成的多重BAM(Multi-BAM)决策模型,使之可以应用于多证据推理,获得了Multi-BAM的决策性能。作者在此基础上,通过对各BAM引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度,构建了相应的多重加权BAM(Multi-WBAM)模型,证明了该模型在同、 相似文献
748.
随机需求情形VRP的Hopfield神经网络解法 总被引:8,自引:1,他引:7
在涉及物资分发与收集或提供服务的诸多部门中有着各种各样的VRP(车辆路由问题),现有的对于VRP的研究主要集中在需求是确定性的情形。由于实际情况中需求往往是随机的,随机性需求情形VRP的研究近年来得到了国内外学者的重视。本文利用Hopfield人工神经网络解组合最优化问题时计算量不随维数指数增加这一优点,针对一类随机需求情形VRP给出了一种Hopfield人工神经网络解法。文中描述了相应于该VRP 相似文献
749.
基于BP神经网络和遗传算法的结构优化设计 总被引:25,自引:3,他引:25
现代航空发动机不断追求提高推重比,优化其零部件的结构设计日益重要。传统结构优化方法耗时多且不易掌握。针对这一问题,本文提出了将BP神经网络和遗传算法相结合用于结构优化设计的方法,并编制了相应的计算程序,实现了一个含9个设计变量的发动机盘模型的结构优化计算。计算证明,与传统结构优化方法相比,此方法计算速度快、精度良好。 相似文献
750.
神经网络在发动机自适应建模中的应用研究 总被引:9,自引:5,他引:9
提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。 相似文献