神经网络在下颌运动轨迹图测量中的应用

介绍了采用小型磁石测量下颌运动轨迹图Electrognathography(EGN)的方法。给出利用磁偶极子模型代替小磁石模型的理论及实际依据。利用神经网络解决由磁石产生的磁感应强度推定其空间参数的反演问题 ,并且采用了分割网络及修正网络的方法来提高磁石运动测量的推定准确度。     

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

智能磁航向传感器的研制及误差补偿算法分析

介绍了微型智能磁传感器的设计,分析了影响磁航向精度的误差来源.在此基础上提出了基于BP神经元网络、最小二乘及最佳椭圆拟合等3种不同的磁航向误差补偿算法,详细分析了每种算法的工作原理,并立足于算法的具体实现,通过现场试验,从精度、速度、效率等3个方面对算法的有效性加以分析验证,并得出结论.      

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.