基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失模型

发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量，熵损失系数作为输出参数；采用计算耗时小的单叶片通道定常模型，通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库，使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况；采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射，实现叶根损失的快速预测。计算结果表明：该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势，并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下，叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。     

具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析

针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题，本文将神经元网络作为该算法的补偿，提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法，并着重讨论了神经元网络的硬件设计和ＮＩＧＰＣ的实现。仿真结果表明：ＮＩＧＰＣ不仅保留了ＩＧＰＣ鲁棒性强等特点，更主要的是它提高了ＩＧＰＣ的的实时性，并使之具有良好的跟踪特性。     

基于微机的在线循环检测系统研究

在简要介绍计算机与数控加工中心通讯方法的基础上，论述了实现在线循环检测的具体方法，并着重介绍了在ＨｕｒｂｏＣＮＣ２０Ｌ镗铣加工中心上的实现过程。同时给出了软件控制框图。     

基于神经网络的多模态故障检测

研究了使用RBF网络进行多模态辨识的结构和其在多模态故障检测中的应用。在信号满足持续激励的条件下 ,状态估计误差渐进趋向于零 ,辨识器的参数估计能够达到满意的效果。使用多个神经网络辨识器 ,对一非线性系统的多模态故障检测进行了仿真研究     

神经网络理论用于钢材含碳量无损检测

本成果是留学归国人员基金项目，1999年曾获得省教委科技进步一等奖。     

基于神经网络的旁路活门自适应控制

ＦＬ－７风洞旁路活门非线性控制系统稳Ｍ数神经网络自适应控制中的网络拓扑结构，权值调整，自构性学习，及其实现方法表明，整个系统控制性能优良，不仅控制精度高，而且节省燃油，可靠性性能良好。     

多层感知器神经网络及其在语声识别方面的应用

本文首先描述一种神经网络的拓扑结构——多层感知器神经网.其次推导出针对该神经网的整体学习算法,给出算法在一般微机上运行时所遇到的一些具体问题处理原则.最后将双隐层感知器用于语声识别.实验表明:多层感知器神经网络技术用于小词汇量、低信噪比、机载条件语声识别系统,是一种有益的尝试.     

神经网络在逆变器控制中的应用

针对传统的基于最优消谐波理论的逆变器 ,应用了一种全新的神经网络控制器。当系统工作时 ,由在线神经网络实时调节逆变器输出电压的大小 ;同时各功率管的开关角由另一个神经网络通过对最优 PWM最优开关角的拟合 ,直接计算出来。整个控制系统具有结构简单、反应灵敏、调压精确、输出电能质量高且全数字化的特点。     

STABILITY OF THE HIGH-ORDER BAM AND ITS PERFORMANCE ANALYSIS

由Ｔａｉ提出的高阶双向联想存储器（ＨＯＢＡＭ）推广了Ｋｏｓｋｏ的ＢＡＭ，它不仅拥有ＢＡＭ的优点，而且放宽了连续性假定以得到可靠的回忆，并大大改进了ＢＡＭ的存储容量和纠错性能。然而，Ｔａｉ对于ＨＯＢＡＭ的性能分析仅限于计算机模拟，并没有给出理论分析结果。本文填写了此方面空白，并给出ＨＯＢＡＭ稳定性和存储容量的理论证明，使得该系统能从理论上得以保证所有训练模式对成为其稳定点。