基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明,然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案,和偶性的具体表现,并给出对偶性概念具体表现的注解。     

基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法研究

介绍了一种基于神经网络的辐射源威胁评估方法。首先引用了一种新的归一化效用函数 ,把不同类型、不同量纲的原始评估数值转换到 [- 1,1]区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时对于神经网络又更容易学习和训练 ;其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型 ;最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。