基于径向基神经网络干扰观测器的空天飞行器自适应轨迹线性化控制

 研究了一种自适应轨迹线性化控制策略并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计。通过理论分析指明当前轨迹线性化控制方法(TLC)对系统中的不确定存在鲁棒性不足的问题。为了解决这一问题,首先研究了一种径向基神经网络干扰观测器(RDO)技术,严格证明了RDO对于系统中不确定因素具有良好的逼近能力。然后利用RDO输出得到一种新的基于RDO的自适应TLC控制策略。神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计,保证了闭环系统所有信号有界。最后采用新方案实现了ASV飞控系统,仿真结果表明整个闭环系统在鲁棒性能方面得到很大提高。     

基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断

针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

基于功率反馈的涡轴发动机神经网络PID控制研究

通过对功率平衡关系进行分析,提出了利用功率反馈设计智能神经网络PID控制器的方法。基于BP（Back Propagation）神经网络,将功率信号作为神经网络的输入层信号,并改进了网络权值的学习规则。通过在线整定PID参数,控制器能够根据功率误差信号的变化实时调整控制参数,从而使系统自主寻找到功率平衡点,具有良好的稳态和动态响应特性。仿真结果表明：该方法可以使涡轴发动机在全包线范围内具有理想的控制性能。     

超临界翼型稳健型优化设计研究

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。     

过载与弹射速度关系研究及神经网络实现

 弹射速度是弹射座椅双态程序控制的主要输入参数之一,其和弹射高度一同决定了救生伞的开伞时间。试验发现,在某些特定的条件下,弹射速度的测量会出现较大误差从而严重影响弹射救生系统的救生性能。提出一种根据弹射座椅出舱瞬间人椅系统体轴 x 方向过载( n_x )值判断弹射速度的方法。建立了人椅系统出舱阶段的数学模型,在MSC.EASY5基础平台上开发了模块化的仿真模型,并基于批处理原理进行了求解器设计。通过数值仿真,建立了平飞状态不同弹射高度及弹射离机质量下体轴 x 方向过载值与弹射速度之间的关系曲线。利用基于误差反向传播算法的人工神经网络,即BP神经网络实现了输入向量（弹射高度及体轴 x 方向过载）到输出值（弹射速度）之间的连续非线性映射。分析了不利姿态参数对关系曲线的影响,在满足工程要求的情况下,可以忽略其影响。用本文方法判断得到的弹射速度与地面弹射试验数据进行了比较,结果表明误差满足工程要求,可以作为弹射速度测量的一种余度设计。     

基于神经网络的机械系统可靠性评价模型

机械系统相关失效的存在,严重地削弱了冗余结构的安全作用。从系统层的应力强度—干涉模型出发,通过Monte-Carlo仿真不同冗余系统的各阶失效概率,获得失效数据。利用BP神经网络算法的函数逼近功能、非线性映射功能和容错能力对系统相关失效概率模型进行离散化处理,建立系统失效概率与零件失效数据之间的非线性关系,进而构建基于神经网络的机械系统可靠性评价的参数化模型。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率。实例给出其应用方法并与实验结果进行对比,表明该方法准确可靠。     

基于ANN的FGH96合金热变形行为的模拟电路模型

在锻造领域,多采用数字模型进行工艺设计和过程控制,但数字模型无法完成材料成形过程的实时控制。因此,有必要建立一种适合于实时控制的材料动态流动行为模型,以提高生产效率和锻件质量。通过热模拟试验,对细晶态FGH96合金的高温流动特性进行了研究,用BP（Back Propagation）网络建立了FGH96合金热变形行为的人工神经网络模型,根据电模拟理论,利用模拟电路的快速反应与易于控制等特点,建立了基于ANN的FGH96合金的模拟电路模型。测试结果表明,所建立的ANN模型和模拟电路模型均具有较高的预测精度,能很好地反映材料热成形过程的动态流动行为,可用于材料热成形过程的实时控制。     

实时网络技术在飞机航空电子地面仿真/验证中的应用

随着现代飞机航空电子系统的综合化程度的提高和系统功能的增强,在地面对系统的功能和性能进行充分验证,可以大大缩短飞机试飞周期,减少试飞经费,加快飞机研制进度。为了完成飞机航空电子系统在地面的仿真/验证/试验,必须建立航空电子仿真/验证环境。我们在多个型号和课题的航空电子系统地面综合试验中,成功地研制开发了航空电子综合仿真/测试系统,组建了航空电子仿真/验证环境,在构建试验环境中,我们采用了先进的实时网络技术,为飞机航空电子系统的地面验证/试验提供了高效、安全、可靠、实时的数据通讯传输平台。本文介绍了实时网络技术及其在飞机航空电子地面仿真/验证中的应用,并重点就实时网络通讯的模块化设计思想做一阐述。     

中空纤维膜分离性能实验与预测

利用机载中空纤维膜分离性能测量台架,针对分离性能随引气压力、引气温度、飞行高度等因素的变化规律开展了实验研究;并采用所获得的实验数据作为训练及验证样本,应用人工神经网络预测技术分析了该型膜的性能.研究结果显示:①所建立的数学模型可实现对中空纤维膜分离性能的有效预测;②制氮体积分数与量纲一制氮量成反比,当要求制氮体积分数较高时,其量纲一制氮量下降,制氮效率降低;③在一定制氮体积分数下,制氮量随引气温度、引气压力的增加而增加;制氮效率随引气压力的增加而增加,但随引气温度的增加而减小;④在飞行高度增加的情况下,量纲一制氮量和制氮效率都增加, 而制氮体积分数的影响随飞行高度增加而减小.      

航空发动机排气温度基线建模方法

为实现航空发动机巡航过程中的实时监控,及时发现发动机状态参数的异常变化,提高飞行安全水平,建立航空发动机排气温度(EGT)健康基线。以CFM56-5B型航空发动机为例,将A320飞机机载ACARS系统下传的报文作为原始数据样本,依照设定的数据筛选原则和预处理方法,建立RBF神经网络的输入训练样本和输出训练样本。选用观测基线为网络的输出节点,应用Pearson相关性分析确定网络的8个输入节点。以高斯函数作为网络隐藏层的激励函数,线性函数作为输出层的激励函数,使用NeuroSolutions 6软件实现网络算法。对预测基线和观测基线实施配对非参数检验和图形对比以检验网络精度,结果表明建模方法是建立航空发动机排气温度健康基线的一种有效方法。