一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

基于对角回归网络的非线性系统建模

分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.      

神经网络在飞翼布局飞机主动涡流控制中的应用

以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小.      

基于递归径向基神经网络的航空发动机盘腔瞬态壁温预测

针对航空发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态预测难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的递归预测模型。通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基神经网络对“时滞性”的预测能力,分析了模型固有超参数和由多维重构引入抽样控制参数对模型预测精度的影响。采用简化的典型盘腔壁面换热模型结合公开的试验历程转速数据,构建了供模型训练和测试的瞬态壁温数据样本,以递归调用模型的方式完成了对测试样本时序数据的预测和验证。结果表明,与常规的径向基神经网络预测模型相比,该模型的平均相对预测偏差由3.0%降低至0.45%,有效提升了模型的预测精度。为航空发动机盘腔瞬态壁温异常监控及超温排故问题提供了一种新的预判方法。     

基于多头注意力机制的飞机发动机寿命预测研究

针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题,基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制,提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型,利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取,利用TCN对特征量的时序信息进行记忆,通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理,并拼接最终结果。分析结果表明,采用本文方法得到的RMSE和Score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%,63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。     

某型飞机平显故障诊断系统的设计与实现

提出了基于知识库的某型飞机平显故障诊断系统.文中给出系统总体结构模型和面向对象模型,介绍了规则推理、神经网络推理和模糊逻辑推理的特点,并提出了三者并行推理的方法,其优点在于能节省推理时间并且各模块之间可以相互学习提高诊断能力.最后给出了系统的功能和实现方法.     

神经网络在直升机对地攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机对地射击的一些技术问题。文中首先介绍了直升机对地攻击的火控系统原理;其次,对复杂又不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器;然后,设计了综合火/飞控制系统,并对所设计的整个攻击系统进行了仿真,通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中,采用了变尺度优化算法,提高了算法的速度和精度,直升机对地攻击的实时应用提供了重要的参数价值。     

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.