神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

SAE线性令牌传输总线与光纤型分布式数据接口规约的比较

SAE LTPB与ANSI FDDI两种光纤高速总线规约很适合在分布式航空电子综合系统中使用,以满足下一代高性能军用飞机系统区域内、外数据的高传递速率的需要。本文从几个方面对其作了比较,旨在为设计者选择使用提供参考。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

神经网络及模糊控制在飞机防滑刹车系统中的应用

提出了一种新的神经网络 -模糊逻辑刹车系统控制方案。利用神经网络解决刹车系统中存在的非线性识别问题,实现刹车过程的轨迹跟踪;利用模糊控制克服参数变化和环境因素造成的不利影响,同时避免不精确建模造成的误差,最后利用所设计的控制器对某型飞机进行了仿真研究。结果表明 :新的控制方案能极大的改善飞机的刹车性能。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

战斗机燃油系统流体网络的数值计算

论述了战斗机燃油系统自供能源式流体网络的组成及工作原理，并对流体网络中的关键部件燃油增压泵，液动涡轮泵及射流泵等数学建模，而构成自供能源式流体网络的计算模型。在此基础上，通过分析几种状态下流体网络的工作情况，提出了计算仿真流体网络中流量与压力分布的方法，并对计算结果进行了分析和总结。     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。