基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

RTW在某型直升机飞控系统半物理仿真中的应用

开发高性能可靠的飞控计算机是直升机研制的重要一步.在试飞之前,需要对飞控系统进行全面的仿真测试.基于Simulink的RTW工具箱和嵌入式VxWorks操作系统,提出一种进行飞控系统半物理仿真的方案.详细说明了仿真平台的组成、RTW的配置方法和生成实时仿真代码的过程.仿真时应用了RTW的外部模式,说明了其原理和具体配置方法.深入分析了RTW生成的目标文件中直升机模型信号量和参数的存取方式,并提出了一种可行的办法.最后给出仿真结果并验证了该方案的可行性,此方案已经应用于进一步的试飞工作中.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

基于混合训练神经网络的武器系统效能评估

本文采用将遗传算法和神经网络相结合的混合训练神经网络模型 ,分析了其基本思想方法、具体实现过程 ,以及在武器效能评估中的具体应用。实例分析表明 ,该模型用于武器系统效能评估可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响 ,使评估结果更为合理可信。     

登陆作战智能化海上输送装卸载作业系统的设想

本文提出了采用代理机制 ,构建智能装载实体 ,实现决策机构智能化的方法 ;文章认为 ,使用分层多级代理 ,以及对象间通信、协商、竞争与裁决的机制 ,并通过基于神经网络技术的学习功能 ,能实现装卸载作业系统对复杂规则 ,尤其是军事规则的逐步理解 ,达到智能化装卸载作业方案生成的目的。     

基于模糊神经网络的弹道导弹测发控系统故障诊断

将模糊神经网络应用于导弹测发控系统的故障诊断。经过仿真发现,模糊神经网络可以充分利用专家知识的不确定性,而且诊断效果很好。     

基于强化学习的无人机自主机动决策方法

提出了一种基于连续动作集强化学习的无人机机动决策方法。通过Actor-Critic强化学习构架下的NRBF神经网络输出状态真实效用值与连续动作控制变量,效用值与动作控制变量的输出层共用隐层以简化网络结构。结合相对熵理论设计隐层节点的自适应调整方法,有效减少了隐层节点数目。对输出动作控制变量,采用基于高斯分布的连续动作选择策略,并依据训练次数调整随机动作控制变量的概率分布,提升了网络对未知策略的探索能力。在3种不同空战态势下的仿真验证了该方法的有效性,结果表明该方法生成的策略鲁棒性较强,动作控制量更加精确。