带补偿的神经网络辩识器在异步电机调速系统中的应用

本文提出了一种带模糊补偿的神经网络算法并应用在异步电机速度控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识，然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号，具有四条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。仿真结果显示，对比传统的最优PID控制器，本文提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性。     

ARINC-429数据总线通信实现方式研究

文章介绍了ARINC-429总线规范,描述了ARINC-429总线通信接收模块和发送模块的基本原理,研究了基于分立元器件、HS3282/3182、DE1016和FPGA的通信模块实现方式。最后,对这些实现方式进行了比较,指出了最优实现方式。     

基于离散趋近律控制的直流电机速度控制系统

趋近律控制是滑模控制的一种设计方法，目前被广泛应用于模型不确定、参数波动范围大或外界干扰强的控制系统中。提出了一种离散趋近律的控制方法并应用在直流电机速度控制系统中，讨论了该控制方法的实用性和鲁棒性。由于离散系统的分析和设计更贴近实际应用，因此趋近律方程首先被离散化。仿真和试验结果显示，该设计方法不仅简化了滑模控制方案，而且还降低了机体在理想平衡点附近工作时的高频振动，对直流电机速度控制系统尤其行之有效。     

基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法

对证据推理理论用于故障诊断识别进行了论述和仿真。介绍了证据理论的相关重要概念，给出了一种常用构造基本概率赋值函数的方法以及分类规则的选取。应用D-S证据理论方法对系统进行故障分析，首先要解决的问题是要分析系统识别框架和故障特征向量的构造。以航空电源某故障为例，进行了诊断识别仿真和对比实验，验证了证据推理用于故障诊断的可行性。仿真结果表明，将证据推理方法应用于航空电源状态监测和故障诊断中，可大幅度提高故障诊断的准确性和置信度。     

多传感器信息融合技术在目标飞机类型识别上的应用

目标飞机类型的识别有助于了解战场态势，增强对抗攻击能力。在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据，并按照影响程度进行优先权排序；联合数据库，提出证据概率计算的数学表达式；采用深度优化搜索的融合模式，按照D—S证据理论进行融合计算；在传感器管理模块的作用下，对融合结果进行反馈控制；结合实例，对系统进行仿真验证，证明其可靠有效。     

改进PSO-BP算法在飞机剩余油量测量中的应用

针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。     

鲁棒PID控制器在直流无刷电机系统中的应用

FID控制器在工业领域应用最为广泛。本文通过研究标准内外层双回路控制器结构在永磁直流无刷电机速度伺服系统中的应用，提出了一种状态空间参数化模型，其可以将鲁棒PID控制器的设计转化为线性矩阵不等式的优化问题。对实验结果的分析表明，当模型相对不确定时，本文提出的带LMI优化的鲁棒FID控制器在控制性能上可获得很大的提高。同时，该控制器满足闭环系统一致指数稳定，收敛性好。H∞范数有界。     

基于传感器数据融合的航空发动机电子控制器

提出了一种基于矩阵奇异分解法的传感器数据融合方法及其在某型航空发动机电子控制器设计上的应用。试验结果表明:该传感器数据融合算法简单有效,分别消除了发动机中进口空气温度T1传感器近7.8℃和涡轮后燃气温度T4传感器近19.2℃的测量误差,提高了发动机电子控制器工作的可靠性,并适应于未来航空发动机分布式控制的发展方向。     

带补偿的神经网络辩识器在异步电机调速系统中的应用

本文提出了一种带模糊补偿的神经网络算法并应用在异步电机速度控制系统中.一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有四条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性.仿真结果显示,对比传统的最优PID控制器,本文提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性.     

信息融合技术在INS/GPS/DVS组合导航系统中的应用

本文探讨了INS/GPS/DVS组合导航系统中的信息融合技术问题,介绍了联邦滤波算法的基本思想,根据INS、GPS、DVS的导航特点建立了较完整的状态方程,并以INS/GPS及INS/DVS组合分别构成组合导航系统的子滤波器,建立了相应的量测方程;阐述了主滤波器的最优估计融合算法,并给出了该算法与集中滤波算法等效的条件;最后采用无反馈的模式对组合导航系统中的联邦滤波算法进行了计算机仿真与分析.结果表明,联邦滤波算法可以充分利用各导航传感器的信息,并在减少计算量的前提下有效地提高导航系统的精度,具有较大的工程应用价值.