基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

分布式网络技术在燃气轮机性能测试系统中的应用

分析了分布式网络系统及燃气轮机性能测试系统的结构特点,描述了基于系统级、子系统级和工作站级的分布式测试系统的3级结构模型.     

故障星分布对星座PDOP可用性影响的建模及评价

 导航星座定位精度衰减因子（PDOP）可用性是卫星导航系统顶层设计的重要指标。研究了不同故障星分布状况对全球导航星座PDOP可用性的影响。首先,从概率角度并采用组合方法建立了全球导航星座PDOP可用性指标的统计评价模型。进而对给定数量的故障星分布在单个或多个轨道面内的不同状况下,典型的Walker δ构型导航星座的PDOP可用性如何变化进行了仿真计算和比较分析。仿真结果表明,故障星分布状况和轨道平面数对星座PDOP可用性有较显著影响,适当地减少轨道平面数对于改善星座的PDOP可用性是有利的。提出的评价模型物理意义明确,避免了主观性和局限性,且可以保证较高的指标评价效率。     

用户星天线空间扫描策略

 天线空间扫描过程是建立中继卫星系统星间链路的关键阶段之一。首先分析比较了水平行扫、螺旋扫描和分行螺旋扫描策略,并根据分析结果,结合轨迹预处理算法,设计了一种变速分行螺旋扫描策略。然后采用蒙特卡罗仿真分析了用户星天线开环回扫指向精度,近似确定了天线空间扫描的范围。最后通过仿真比较等速分行螺旋扫描和变速分行螺旋扫描策略,并仿真了用户星天线捕获中继卫星的过程,通过仿真结果证明所设计的变速分行螺旋扫描具有一定的工程应用价值。     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.     

非稳态流体网络方法在发动机空气冷却系统中的应用

将流体网络法与非稳态模拟方法相结合应用到发动机空气冷却系统沿程温度、压力、流量的非稳态特性预测中.本方法将空气系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,针对传统解法的计算稳定性问题引入了压力修正和积分方法相结合的求解方法.程序应用到可参考对照的模型中得到验证.验证后的程序被应用到发动机轴部冷却通道空气系统非稳态特性预测中.      

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。