一类含动态扰动的随机非线性系统的FNN控制

针对一类非仿射且带有动态扰动的纯反馈随机非线性不确定系统,在随机Lyapunov稳定性理论框架下,利用自适应Backstepping方法并结合模糊神经网络( FNN),设计出保证闭环系统所有信号概率意义下有界的自适应控制器。在控制器设计中,对系统动态扰动进行参数化处理,并对系统不确定性进行FNN逼近,以四层神经网络为基础构架,引入模糊逻辑对网络进行推理,其输出权值可自适应调整,设计方法有效地减少了可调参数的数量,数值仿真结果也表明设计方法的有效性。     

基于神经网络的双馈感应发电机滑模控制

针对不平衡电网下双馈感应发电机运行不佳的问题,将神经网络控制和二阶滑模控制相结合构成的神经网络滑模控制器运用到双馈风力发电机的直接功率控制中。设计了二阶滑模控制器,二阶滑模能够有效地削弱传统滑模控制的抖振;接着,设计了径向基神经网络对系统的不确定部分进行逼近;最后,基于李雅普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值更新律,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明所设计控制策略能对有功、无功功率及其定子电流进行有效控制,削弱了传统滑模控制中的抖振。     

基于变摩擦系数的飞机刹车系统仿真研究

飞机刹车盘摩擦系数受到多种因素的影响和制约。为了研究刹车盘摩擦系数的变化对飞机刹车系统的影响,以C/C复合材料刹车盘为例,分析了影响飞机刹车过程中刹车盘摩擦系数的因素,利用BP神经网络建立摩擦系数动态模型,并将其整合到利用AMESim软件建立的飞机刹车系统模型中,进行了动态仿真分析。相对于传统的刹车系统建模仿真,考虑摩擦系数变化能更加真实地反映飞机刹车过程中各种参数的动态变化过程,能更好地模拟飞机刹车滑跑过程。     

圆筒纤维缠绕变张力神经网络动态控制

 缠绕张力作为纤维缠绕成型中的关键影响因素,其波动直接影响缠绕精度和制品的性能。针对缠绕张力的动态变化,且保证制品等环向残余应力,提出神经网络动态控制缠绕变张力方法。考虑芯模变形影响,基于各向异性缠绕层弹性变形及各向同性内衬厚壁筒理论,给出外压作用下缠绕层的径向应力及环向应力;在弹性范围内采用应力叠加原理建立剩余张力与缠绕张力之间的解析算法。基于制品环向残余应力叠加特点,采用给定输出层权值的神经网络算法,通过误差反向传播及放大方法,对等环向残余应力制品纤维缠绕过程中的缠绕变张力进行动态更新。仿真与实验结果表明:该控制方法对纤维缠绕变张力起到动态优化作用,可以达到预期要求,且更符合实际缠绕过程。     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前,行人导航定位技术已经深入社会的众多领域,受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态,研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法,有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点,提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法,提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上,研究了基于可变量测的Kalman滤波器,实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合,显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明,所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。     

基于STDP奖励调节的类脑面向目标导航

动物具有优秀的空间自主定位导航能力,能够实现在无先验环境信息下的导航定位和导航决策过程。针对智能体在连续空间中面向目标导航问题,研究了一种基于生物学放电时间依赖可塑性学习规则的智能体面向目标导航算法。首先分析了动物面向目标导航决策过程中的生理学机理,在此基础上,构建了基于脉冲神经网络的位置细胞和动作细胞模型。动作细胞间权值采用横向竞争模型更新,通过环境奖励信号的更新,采用放电时间依赖可塑性学习规则对位置细胞前馈动作细胞模型的突触权重进行权值调节,利用动作细胞群的脉冲放电现象表征智能体运动方向和速度。最后,对所提算法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,所提出的类脑面向目标导航算法能够在单障碍环境中实现30 ms左右的规划速度,相比传统强化学习Q学习方法平均路径规划长度缩短了15.9%。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为...     

基于BP人工神经网络喷射成形7055铝合金的本构模型

基于Gleeble热力模拟技术对喷射成形7055铝合金的高温流变应力特征规律进行研究,并构建耦合应变量的唯象型Arrhenius本构方程用以预测合金的流变应力,同时基于BP人工神经网络构建该材料的神经网络型本构方程对比预测流变行为。结果表明:喷射成形7055铝合金的流变应力状况受变形参数的影响较为显著,与变形温度呈负相关,并与应变速率呈正相关。利用两类本构模型预测该合金的流变应力,其中唯象型Arrhenius本构方程的平均相对误差δ值大于2%,该模型的预测误差随变形温度升高呈上升趋势,且在热加工温度区间下(450℃左右),平均绝对误差及平均相对误差达到峰值,较难精准预测该变形区间内合金的流变应力特征。而BP人工神经网络模型的预测准确度更高,平均相对误差δ值仅为0.813%,且具有较高的温度稳定性。     

带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟及变形预测

带筋整体壁板特别是高筋整体壁板具有优异的结构效率、减重效益和密封效果,在航空航天等领域备受青睐。预应力喷丸成形是大中型、长寿命、高性能复杂带筋整体壁板的一种不可多得的有效成形手段。数值模拟是促进带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究、进步与应用的一种极具潜力的途径。针对带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟,建立了基于响应面函数的多弹丸撞击有限元模型、基于应变中性层内移的反弯曲应力场法模拟模型、预应力喷丸成形RBF神经网络预测模型,实现了喷丸成形应力场法数值模拟、预应力喷丸成形较高精度数值模拟与变形预测,为带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究和实际应用提供了一种更为便捷、高效、经济的途径。