频率估计的ANF误差函数分析及稳态性能比较

针对正弦信号进行自适应频率估计时,现有的自适应陷波器(ANF)存在精度不高、收敛速度慢和鲁棒性差的问题,首先,以ANF所采用的不同误差函数为对象,分析了不同情况下ANF误差函数在整个频率范围内的梯度值,讨论了频率靠近频谱两端(0或π)时的误差函数梯度值,明确了误差函数梯度值对ANF频率估计精度的影响;其次,对基于不同误差函数的ANF在稳态条件下的频率估计精度进行了分析,列出了不同ANF频率估计方法的优缺点,讨论了不同参数对ANF频率估计精度的影响;最后,针对不同的ANF频率估计方法进行了应用验证,为进一步提升ANF频率估计精度提供了参考。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

神经网络技术及其在军用系统中的应用

本文介绍了神经网络的基本理论、特点及其通常的基本模型,概述了世界各国的神经网络技术现状,论述了神经网络技术在军用系统中的潜在应用和所取得的最新进展。文中同时探讨了神经网络的关键支撑技术并对我国开展神经网络技木研究提出了建议。     

控制系统故障的智能诊断技术

综述和讨论了故障诊断的模糊逻辑法、神经网络法和模糊神经网络法,并对其研究情况作了展望。     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

基于概率神经网络的某导弹发动机系统故障诊断

反向传播神经网络(BPNN)和概率神经网络(PNN)对某型号导弹发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较.仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高地诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性.此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度.     

神经网络应用

神经网络的应用是神经网络研究的三大主要领域之一。神经网络的应用与其所具备的能力是紧密相关的。本文中,我们从介绍神经网络的基本能力开始,概括地介绍了当前的神经网络主要应用领域。并从神经网络的能力出发,讨论了神经网络的潜在的应用领域。     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

自适应模糊PID控制在空气取水装置中的应用

传统PID控制应用在具有较大滞后性、时变性和非线性系统时,参数一旦整定就不能自动调节,因此,系统随条件变化自动调节的能力不强,控制效果不佳.针对这种情况,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的自适应模糊PID控制方法,实现了PID参数在线实时整定,并将其应用于空气取水装置蒸发器过热度控制中.通过Matlab仿真,与常规PID控制仿真曲线比较表明,该控制方式具有动态响应快,超调量小,控制精度高等特点,在研制的空气取水装置中取得了较好的控制效果.     

模糊控制与其它控制技术的融合研究

介绍了模糊控制技术针对复杂控制对象进行的控制规则和隶属度函数算法的改进,以及与其它控制技术的融合研究,总结出多种控制融合方式,并在此基础上讨论了对更加复杂的研究对象的分析方法的可行性。     

基于模糊控制的军用铅酸蓄电池充电控制技术

针对建立蓄电池精确模型存在的困难,采用了基于模糊控制算法的充电控制技术。以控制经验数据为依据,介绍了模糊控制器的设计、硬件实现及软件编程。经试验验证,模糊充电系统能使充电电流根据蓄电池本身可接受电流的大小实时改变,符合快速充电的要求,同时避免了蓄电池的过充电和欠充电。     

起重机防摇摆模糊自适应PID控制的仿真

起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。     

柴油机转速模糊控制的一种算法及其实现

针对柴油机数字式电子调速器的特点,设计了一种转速模糊控制算法,并在以16位嵌入式单片机为核心的柴油机数字调速系统中实现了这种算法.实机试验结果表明,这种算法有较好的控制效果.     

恒电流系统直流推进电机的模糊控制

根据对恒电流双闭环控制系统的分析,提出了基于模糊控制理论的直流推进电机调速设计方法,建立了相应的模糊控制规则.仿真结果表明,通过在原控制系统速度调节器两端并入模糊控制器,系统的抗干扰能力和动态性能都有了明显提高.     

模糊离散变结构控制系统研究

系统研究了模糊离散变结构控制的设计方法,提出了几种具体设计方案.对于变结构控制而言,模糊逻辑的引入可以使滑模(变结构)控制具备推理和学习能力,控制信号得以柔化,能够减轻或避免一般滑模控制的抖振现象;对于模糊控制而言,滑模控制思想的引入可以大大简化控制结构,保证控制系统的鲁棒稳定性,对模糊控制系统的设计和性能分析提供了一种工具.     

基于信息熵的模糊控制系统稳定性分析

鉴于模糊控制系统稳定性分析方法的复杂性和不完善性 ,用信息论的观点思考这一问题。依据李雅普诺夫稳定性分析原理 ,通过引入信息熵的概念 ,对模糊控制系统的稳定性分析方法进行深入研究和探讨。在综合考虑系统动态品质和稳定边界要求的基础上 ,给出了一般模糊控制系统的稳定性定义 ,并通过严格的数学推导证明了使模糊控制系统稳定的一个充分条件     

模糊控制理论在舰船制冷装置中的应用研究

以蒸发器和冷库作为被控对象,利用计算机进行了制冷系统模糊控制的研究.针对蒸发器过热度和库温控制问题设计了模糊控制器.在理论研究的同时,建立了制冷装置计算机控制和数据采集系统.在VisualBasic环境下开发了蒸发器过热度模糊控制程序.对比实验运行表明:利用模糊控制器和电子膨胀阀对蒸发器过热度和库温进行控制较之用热力膨胀阀控制,制冷剂流量调节范围大、过热度小、蒸发器面积利用率高、装置节能效果好.     

模糊PID控制在制导滑翔弹滚动稳定回路中的应用

由于制导滑翔弹在不同高度变速飞行过程中,其飞行动力系数随着飞行条件的变化而发生较大变化,呈现严重的非线性,给控制系统的设计带来较大困难。结合模糊控制和PID控制的特点,提出一种基于模糊PID的控制系统设计新方法,并将此方法用于制导滑翔弹稳定回路中,仿真结果表明这种控制器可使系统获得很好的相对稳定性和鲁棒特性,并克服了工程上自动驾驶仪PID控制参数设计中的盲目性。