动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

采用BP神经网络的惯导初始对准系统

针对随机系统，提出了基于多层神经网络的滤波器，并将其用于惯导初始对准中。采用ＢＰ网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能。仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，而对准系统的精度又与原来采用滤波器的精度相当。     

机器人力控制研究综述

回顾了机器人力控制研究历史及目前的力控制研究现状；详细分析了现有的四种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、自适应控制策略、智能控制新策略；阐述了作者提出的“力／位并环控制”的智能新策略；提出了机器人力控制的四大关键问题：位置伺服、碰撞冲击及稳定性、未知环境的约束、力传感器；文末展望了力控制研究的发展趋势——智能控制。     

基于FNN机器人擦洗玻璃的主动柔顺控制研究

综合运用了神经网络、模糊理论，详细分析了力反馈和主动柔顺控制的特点，首次提出了“力／位并环控制”的新策略，建立了相应的神经网络结构，利用基于知识的模糊规则实现模糊粗校正，消除明显的干扰信号；再利用神经网络特点将力／位有效综合，并直接输入机器人位置伺服系统，实施了力／位并环控制。并在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了难度极大的擦洗平面玻璃的实验，有效地将力控制在８±０．５Ｎ的理想范围内，取得了满意的效果。     

用人工神经网络模拟三维编织复合材料的力学性能

三维编织复合材料由于其材料结构及编织工艺的复杂性和众多工艺参数的影响，目前尚未建立成熟的力学模型。本文采用人工神经网络ＢＰ算法，将编织工艺参数作为人工神经网络的输入，将弹性模量及强度性能作为输出，建立了编织工艺参数与力学性能的人工神经网络关系模型，并讨论了ＢＰ算法及网络结构。这种人工神经网络关系模型对于三维编织复合材料的实验、生产和应用。工艺参数的选取以及理论模型的研究都有重要的参考价值。本文最后     

知识-模糊神经网络在复杂劳动计量中的应用

由于大脑自身结构的超复杂性和人们对大脑信息处理机制与过程认识的局限性,复杂劳动计量长期以来未能得到有效解决。文中首先系统地研究了复杂劳动过程的三要素,其次通过引入知识工程原理、模糊神经网络技术等,根据大脑处理信息在微观结构与宏观形式上的基本特点及复杂劳动面向对象的信息特征,提出基于知识－模糊神经网络的复杂劳动计量思路,以计量复杂劳动量,并给出计量方法与步骤及案例分析,案例分析结果表明,该文所提出的     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。     

适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识

为克服传统的发动机动态模糊辨识中存在的辨识精度低，辨识模型应用范围窄等不足，把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识，从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路，采用均方差归一法的处理方法和BP算法的改进算法－输出端动量BP地，以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本，辨识了发同的神经网络模型，在全包线范围内对该模型进行检验，结果表明，所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度，而且对噪声有很强的抑制能力。     

一类基于神经网络的非线性时延系统的稳定性分析和控制

针对一类有参数摄动和时延的非线性不确定性系统．提出了一种稳定性分析方法。控制方案将鲁棒控制和神经网络控制结合起来．首先由线性矩阵不等式(LMI)设计了参考模型即系统线性部分的鲁棒控制器,然后用神经网络来消除系统建模不确定非线性部分。稳定性分析中综合了参数摄动、时延和神经网络权值．合理地选择Lyapunov函数证明了误差闭环系统的稳定性．     

竖炉焙烧过程智能故障诊断系统

针对赤铁矿石竖炉焙烧过程故障诊断问题,将专家系统、神经网络与案例推理技术相结合,提出了由故障预报、质量监督、故障分析与处理模块构成的竖炉焙烧过程智能故障诊断系统。讨论了系统的体系结构、功能及实现方法,并成功应用于中国最大的赤铁矿选矿厂的竖炉焙烧过程。经过现场运行,故障诊断准确率达到90%,设备运转率提高了2．98%。工业应用结果表明,本文提出的智能故障诊断系统对竖炉焙烧这类复杂工业过程的故障诊断可行。