基于神经网络的飞控系统传感器故障诊断的研究

在标准逆传播神经网络的基础上，提出了一种改进的逆传播神经网络，用来消除标准逆传播神经网络的缺陷，并且设计了一个主神经网络和三个分布神经网络的结构，通过神经网络的在线学习，得到需要的参数估计。用它与传感器实际测得的实际值比较，可判断出阶跃故障，并且给出了仿真实例。     

基于MATLAB的自修复飞控系统仿真

可靠性和可维护性是当代飞控系统面临的首要问题,自修复飞控系统在解决这两方面问题的同时,提高了飞机的生存能力。采用ＭＡＴＬＡＢ仿真语言,开发出自修复飞控系统仿真平台,实现了收音机的全面运动仿真。同时,根据自修复飞控系统的需要,可进行了收音机故障的加载,以及对故障进行检测、隔离和估计,然后完成飞行重构,具备了完整的自修复飞控系统信息功能。     

飞机空气循环机的建模与故障仿真

飞机空气循环系统故障识别优化问题,飞机循环制冷系统结构复杂,故障类型较多。为深入分析飞机制冷系统故障机理,提高故障源定位的准确性,根据能量守恒和动量方程等建立了热交换器、压气机、涡轮部件及空气循环机整体数学模型。采用simulink仿真,得到了流量控制活门、热交换器、冲压空气活门等部件发生故障时的故障征兆及空气循环机部件参数的动态变化曲线,并详细论述了曲线变化过程。仿真结果表明,故障与理论的结果一致,表明模型对制冷系统故障诊断有重要参考价值。     

飞机引气系统的建模与故障仿真

飞机引气系统结构复杂,故障类型较多,排故难度大。为深入分析飞机引气系统故障机理,提高故障准确性,根据动量方程、能量守恒和力平衡方程等方法建立高压阀、过压阀、压力调节阀、风扇阀门、预冷器以及引气系统整体的数学模型。采用simulink仿真,得到压力调节阀、风扇阀门以及传感器等部件发生故障时的故障征兆及引气系统各部件参数的动态变化曲线,并详细论述曲线变化过程。仿真结果与故障汇编手册中的结果一致,表明该模型对引气系统故障诊断有重要参考价值。     

飞机环境控制系统的仿真研究

以飞机环境控制系统(AECS)为研究对象,建立了系统各主要部件的数学模型,对系统进行丁仿真研究。采用模块化结构的方法,利用Matlab／Simulink建立各部件的仿真模块并构成系统进行仿真研究,对系统在扰动下的动态响应进行了仿真分析。仿真结果表明所建模型具有较高的精度,为研究飞机环境控制系统的动态性能提供了新的实现途径。     

一种基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

文中提出了一种基于小波神经网络一性观测器的故障检测方法。它是一种把信号分析和模型相结合的故障检测方法,通过小波对信号的去噪和神经的神经网络的自学习功能,来获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判疡,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法是可行的。     

飞控系统神经网络故障模式分类方法研究

无人机自主飞行需要高可靠性的飞行控制系统,针对系统进行故障模式分类可提高系统的可靠性.传统的故障诊断方法难以解决无人机的高维、非线性和不确定输出等问题,不利实时诊断.为了实时进行故障诊断,保证系统安全性能,提出一种改进的神经网络故障模式分类算法以克服上述问题,首先采用改进的共轭梯度优化算法进行BP神经网络学习,以改进网络收敛性能,改进算法分别对无人机飞行控制系统执行器、传感器和系统故障进行故障模式分类.用某无人机纵向自动驾驶仪系统进行仿真验证,结果表明算法结构简单,可以进行实时故障识别,保证系统的可靠性.     

神经网络控制系统计算机仿真研究

本文给出了一种基于神经网络预测控制新算法，并针对该算法用C＋＋进行了仿真程序设计，仿真程序具有Windows风格的输入界面和逻辑位图的仿真曲线输出图形，对非线性控制系统计算机仿真结果表明，基于神经网络预测控制新方法响应速度快，鲁椿性好，并可实现无形态余差。     

飞机环境控制系统分布式实时仿真

该文以整个环境控制系统为研究对象,根据其仿真的实际情况,根据传热学,热力学管理,建立了系统的数学模型,在此基础上,对系统进行分布式实时仿真。     

基于功能模型的故障仿真

在复杂系统智能故障诊断问题的驱动下,提出了一种功能建模策略,并进行了详细的说明。根据该策略,建立了某种型号履带车辆的功能模型。最后,利用自己开发的故障仿真工具,基于该模型进行了故障仿真。仿真结果证明了建模策略的有效性,为下一步的工作奠定了基础。     

基于神经网络的结构疲劳寿命仿真的研究

疲劳是一个相当复杂的过程 ,受大量难以监控的因素影响。目前的疲劳寿命估算基本是采用传统的经验公式 ,计算程序复杂 ,精度低 ,试验成本高。随着人工神经网络的迅速发展 ,使用人工神经网络对疲劳寿命计算成为可能。该文通过对疲劳寿命的影响因素分析 ,采用改进的BP网络对疲劳寿命计算进行仿真 ,仿真结果表明这种方法对疲劳寿命估算是可行的 ,并且有很好的精度。     

建模仿真在网络安全中的应用研究

本文针对计算机网络安全问题的特点.探讨了网络安全建模仿真的主要方法.并结合网络安全研究目的和建模仿真技术.提出了网络安全建模仿真的基本步骤.     

基于神经网络观测器组的传感故障诊断仿真

介绍了神经网络观测器原理,给出神经网络观测器输入、输出向量之间的非线性映射关系,以及采用神经网络观测器组实现传感器故障诊断的方法。在MATLAB环境下对该方法进行仿真检验,验证了神经网络观测器组方法对传感器故障诊断的有效性。     

神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用

导弹测试系统电路原理复杂,分析排除故障主要靠人的经验,而人员的流动性又大,不便移累经验。为适应现代化作战需要,增强导弹部队的生存能力,实现及时、快速排除故障。该文根据电路原理及领域专家经验,按导弹地面测试的步骤,逐个分析可能出现故障（指示灯、测试仪表等）,建立了导弹测发控系统故障诊断知识库,把BP（back-propagation）冲经网络应用于该系统的故障诊断,从而使得诊断、排除故障更加方便、快捷,解决了人员排除故障的困难,又便于知识的扩充与删除,更有利于基层部队排除故障,提高我导弹部队作战能力。     

粗糙集在神经网络中应用技术的研究

通过对有关粗糙集与神经网络相结合的研究现状,关键技术和发展趋势进行分析,给出了一个三维应用框架,并介绍了粗糙集用于数据预处理、神经元设计和粗糙集用于神经网络结构设计几个方面的应用现状,并给出了粗糙集在神经网络中应用的关键技术。     

神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文介绍了神经网络技术的基本原理及在旋转机械故障诊断中的应用步骤,并通过MATLAB对BP神经网络的故障诊断模型进行了仿真,结果表明,此方法比传统方法有更好的诊断准确性。     

神经网络的应用研究

神经网络的崛起,已对认知和智力的本质的基础研究乃至计算机产业都产生了空前的刺激和极大的推动作用。因此在各个领域都有很大的应用研究。     

一种基于神经网络的力传感器的数据融合方法

电阻应变式测力传感器是目前国内外广泛使用的一种传感器。但它在使用的过程中,经常由于载荷分布不均,造成其精度的降低,使其输出特性呈现严重的非线性。引起这种误差的主要原因有：传感器的高度不足、斜载、偏心等。人工神经网络是由大量处理单元(神经元)组成的非线性大规模自适应系统,能够表达任意复杂的动态特性。因此,针对传感器的高度不足、斜载这两种情况,该文提出了利用前向多层神经网络进行数据融合。以筒式力传感器为例,阐述了其网络模型的建立过程。结果表明在高度降低和斜载的情况下,利用神经网络传感器仍能保持很高的精度。这在工程实际中是非常有用的。     

神经网络集成的设计与应用

传统的神经网络一般采用个体网络,其应用效果很大程度上取决于使用者的经验,且网络的泛化能力不强.一种改进的神经网络集成方法,为传统神经网络存在的问题提供了一个简易的解决方案.由理论分析和实验结果可以得出结论,神经网络集成方法比传统的个体网络方法的效果更好.     

基于神经网络的入侵防御系统研究

网络安全在今天社会中变得越来越重要。入侵防御系统是信息安全性保证的重要组成部分之一,使用新的方法提高其实时性和适应性已经成为热点。本文在对其基本原理进行介绍的基础上,讨论了神经网络在入侵防御系统中的应用,是今后入侵防御的一个研究方向。