基于改进粒子群优化算法的神经网络设计

借鉴分层递阶结构原理和蚁群算法的思想,提出了一种基于信息素的粒子群算法并用来优化前向神经网络的结构和权值。通过在控制基因中释放信息素进行粒子控制基因的更新,实现了粒子间信息的共享。粒子群的惯性权重采用指数曲线衰减的形式,给每代最差粒子的速度随机加入干扰,克服了标准粒子群算法在寻优时出现的粒子早熟现象。仿真结果表明该算法能快速确定神经网络的结构和权值,表现出良好的收敛性能。

无人机自动起飞系统建模和控制律设计研究

针对无人机在起飞滑跑过程中,受到地面支反力和摩擦力的影响,其运动特性与空中飞行不同的情况,通过详细分析无人机在起飞滑跑过程中的受力情况,建立了无人机的地面滑跑纵向模型,并设计自动起飞纵向控制律,实现无人机地面滑跑、起飞控制;并在Matlab/Simulink平台上进行仿真,仿真结果表明所建立的模型可用,控制律效果良好,满足设计要求。

一种飞控系统健康管理专家系统的设计

针对飞控系统的异常现象故障诊断问题,利用专家系统智能诊断的方法,设计了一种基于专家系统的飞控系统健康管理系统。采取结合专家经验和故障树的方法,解决专家系统建立过程中的关键技术,并采用面向对象的编程方式实现了飞控系统的异常现象故障诊断,诊断表明:所设计的系统诊断快速、正确,操作简易。

基于遗传小波网络的飞控系统故障诊断研究

针对飞行控制系统的传感器故障诊断问题,构造基于Mexicohat小波的小波神经网络,采用改进的自适应遗传算法优化所构造的小波网络的网络参数,并应用训练好的小波网络对飞行控制系统的传感器故障进行诊断。通过在Matlab/Simu-link中建立飞控系统传感器的数字仿真模型并进行计算机仿真,得出所构造的小波网络能很好地诊断出飞控系统传感器的三类故障。仿真结果表明,用遗传算法训练小波网络,收敛速度快,且不会陷入局部最优点,训练好的小波神经网络的收敛性、故障诊断能力及泛化性均强于传统的BP神经网络。

预测和健康管理技术

PHM的思想是利用各种先进的传感器采集系统的状态数据,并采用各种算法进行特征提取,获取系统的健康状态特征,以实现对系统健康状态的监控、预测和管理。PHM的目的不是消除故障,而是了解和预测故障何时发生。

基于自适应递阶遗传算法的小波网络研究与应用

针对传统网络收敛速度慢、隐层节点数选取盲目的问题,提出了一种基于递阶结构的自适应遗传算法。该遗传算法采取基于递阶结构的编码方式和自适应调整遗传算子,以网络的复杂性和准确性为目标函数,同时优化小波网络的结构和网络参数,并将优化网络用于飞控系统舵机的故障诊断,通过与传统的BP算法比较,结果表明基于递阶结构的自适应遗传算法的网络结构优化能力很强,且网络的收敛性能和诊断能力都有了很大的改进。

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数。最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性。

基于差分进化交叉验证SVM的飞控系统传感器故障预测学习算法研究

参考现代飞行器故障检测结构,利用支持向量回归建立了飞控系统传感器的故障预测框架。该方案包括作动器,操纵面的传感器故障诊断模块,以解决故障趋势预测的问题。指出了如何采用SVM/SVR进行权值估计。提出采用差分进化改进原有的交叉验证方式,并且对核参数寻优以减少模型误差和提高SVR模型的泛化能力。最后结合飞行控制系统实时故障仿真证实了这种预测方法的可行性。

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中。该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断。建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意。

基于能量状态法的飞机节油轨迹优化及其遗传算法实现

研究了高高空长航时飞机基于能量状态法的节油轨迹优化方法及其遗传算法寻优实现。用能量状态概念简化飞机运动模型,应用最优控制理论进行飞机飞行性能的优化,使用遗传算法进行全局寻优,继而生成最优节油飞行轨迹,并通过Matlab程序进行仿真。仿真结果表明用遗传算法进行全局寻优,程序的寻优效率较高,仿真时间较短,得到的结果也更趋合理,节省了飞机的燃油量,缩短了爬升时间。

弹性飞机的建模与模型降阶方法研究

现代大型高速飞机的结构弹性变形日趋严重,而传统的刚性模型不能反映出飞机的结构变形特性,需要在建模时考虑飞机模型是弹性体。研究了基于Lagrange方程与"平均轴"坐标系的弹性飞机建模方法;说明了平衡截断降阶法及其改进方法平衡奇异摄动法的实现算法;以弹性飞机纵向方程为例,通过分析高、低弹性模型与刚性模型的频率响应,说明了弹性变形对飞机建模的影响,并应用平衡截断法和平衡奇异摄动法简化了高弹性飞机模型,得到了实用的低阶模型。最后分析了两种降阶方法的截断误差,指出了各自适用范围。

含极点配置的H_2/H_∞控制在飞控系统中应用

H2/H∞控制方法是鲁棒控制理论中的一种重要的方法,并已经得到了一些应用。对含有极点配置的H2/H∞控制方法在飞行控制系统中的应用进行了研究,并以某推力矢量飞机纵向系统模型为例,在存在模型参数扰动时,基于线性矩阵不等式进行了含区域极点配置的H2/H∞控制飞行控制系统的设计。仿真结果表明,设计的飞行控制系统满足极点配置的要求,并且具有良好的动态品质,而且对脉冲干扰信号和白噪声干扰信号具有较强的抑制能力,从而使系统具有良好的稳态性能和鲁棒性能。由此验证了该设计方法的有效性和实用性。

用遗传算法进行飞机节油轨迹优化

在分析基于能量控制的长航时飞机轨迹优化的基础上,采用遗传算法对飞机纵向飞行过程的节油指标进行优化,并应用最优保存策略确保该算法的收敛性。Matlab 仿真结果表明用遗传算法进行全局寻优,效率较高,结果合理,节省了飞机的燃油。

基于混沌粒子群优化算法的弹性飞机模型降阶

传统的弹性飞机模型降阶算法主要有平衡截断法、平衡奇异摄动法等,但这些算法的缺陷就是得到的降阶模型只适用于特定的频段内。以某弹性飞机纵向运动模型为例,在合理选择时域模型降阶匹配误差函数的基础上,首次将混沌粒子群优化算法用于弹性飞机的模型降阶。仿真结果表明,与传统的弹性飞机模型降阶算法相比,基于混沌粒子群优化算法得到的降阶模型能在更宽广的频域内和时域内更好地近似全阶模型,取得了更好的降阶效果。

基于自组织神经网络的信息融合在故障诊断中的应用

提出了一种用于某机舵面系统故障诊断的方法.应用自组织神经网络的非线性拟合能力扩展相关传感器的测量信息,采用D-S证据论算法将相关传感器的输出信息进行融合.信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障,同时对故障信号进行识别.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真实验结果表明,该故障诊断结构形式能够对舵面常见故障进行有效的识别和告警,显著地降低了故障诊断的不确定性,提高了故障模式的识别率.

基于神经网络的飞控系统故障诊断

飞控系统的故障诊断与维护,可提高其可靠性和可维护性,降低寿命周期费用,有效地降低成本,提高飞机的生存性,减轻驾驶员的负担。首先采用VC与Matlab混合编程技术建立了飞行作动器故障仿真软件,然后通过两种不同的神经网络辨识方法(基于小波包分解的BP网络验证、基于径向基函数的概率神经网络),对卡死和损伤故障的辨识效果进行对比分析,仿真结果显示概率神经网络更适合于大步长采样下的网络辨识,且有较好的泛化能力。所得检测结果符合预期要求,并在所设计软件中得以清晰表达。

职业性铝暴露与认知功能障碍的关系研究

目的分析职业性铝暴露与人群认知功能的关系。方法从广西某大型铝厂抽取280名接触铝粉尘男性工人为暴露组,同时在该企业抽取未接触过职业性铝粉尘,且年龄、工龄和文化程度基本相同的301名工人作为对照组。采用简易智力状态量表（MMSE）对研究对象进行认知功能评估。结果暴露组人群认知功能障碍者检出率为10.71%,非暴露组人群认知功能障碍者检出率为1.00%,两组人群认知功能障碍检出率差异有统计学意义（χ~2=25.57,P〈0.001）,暴露组人群认知功能障碍检出率高于对照组。结论职业性铝暴露可能会增加认知功能障发生风险。

膝关节过伸测定诊断前交叉韧带损伤的临床意义

目的 研究膝关节过伸测定在诊断膝关节前交叉韧带(anterior cruciate ligament, ACL)损伤中的临床意义。方法 选取2019年1月至2022年3月柳州市柳铁中心医院及医联体单位进行手术的100例膝关节ACL损伤患者,其中男72例,女28例;年龄16~56岁,平均(27.6±5.0)岁。2名专科医师进行膝关节过伸(距离、角度)测定,根据MRI检查结果(完全或部分ACL损伤)及临床分期(急性或慢性)分为四组,A组(ACL完全断裂、急性损伤)、B组(ACL完全断裂、慢性损伤)、C组(ACL部分断裂、急性损伤)和D组(ACL部分断裂、慢性损伤),每组各25例。结果 A组膝关节过伸(距离)测定阳性率72%,膝关节过伸(角度)测定阳性率68%,膝关节过伸测定与同组轴移试验之间差异有统计学意义(P<0.05),与同组其他试验方法之间差异均无统计学意义(P>0.05)。B组膝关节过伸(距离)测定阳性率96%,膝关节过伸(角度)测定阳性率88%,膝关节过伸测定与同组其他试验方法之间差异均无统计学意义(P>0.05)。C组膝关节过伸(距离)测定阳性率52%,膝关节过伸(角度)测定阳性率48%,膝关节过伸测定与同组轴移试验之间差异有统计学意义(P<0.05),与同组其他试验方法之间差异均无统计学意义(P>0.05)。D组膝关节过伸(距离、角度)测定阳性率均为76%,膝关节过伸测定与同组轴移试验之间差异有统计学意义(P<0.05),与同组其他试验方法之间差异均无统计学意义(P>0.05)。四组患者的物理查体阳性率,B组最高,D组次之,A组再次之,C组最低。结论 膝关节过伸测定实验能有效判断膝关节ACL损伤,可作为诊断膝关节ACL损伤一种简单有效的物理检查方法,具有临床意义,但在诊断急性ACL部分损伤的患者中具有一定的局限性。

一种执行机构故障的健康监控方法研究

应用基于模型的方法进行执行机构故障的健康监控,根据健康管理的基本内容,分别应用参数辨识方法进行故障特征提取,应用指数平滑方法进行健康预测,为系统健康管理提供了研究思路.

基于粒子群算法的铣削参数优化

针对加工中心环境下铣削加工切削参数的优化选择问题,通过考虑机床加工、工件和刀具的实际约束,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,采用粒子群优化算法对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证,结果表明粒子群算法优化铣削参数可以缩短加工时间,提高生产率。