基于神经网络的稳M数非线性控制

介绍风洞稳Ｍ数神经网络非线性控制，包括预测模型，动态优化和反馈校正原理，以实现速度快，精度高，低耗油的优化控制目标，试验表明，该系统不仅稳Ｍ数控制精度高，响应速度快，而且鲁棒性好，节省燃油。

基于神经网络的旁路活门自适应控制

ＦＬ－７风洞旁路活门非线性控制系统稳Ｍ数神经网络自适应控制中的网络拓扑结构，权值调整，自构性学习，及其实现方法表明，整个系统控制性能优良，不仅控制精度高，而且节省燃油，可靠性性能良好。

稳M数大系统的分析与设计

本文介绍风洞稳Ｍ数大系统的分析与设计，包括大系统的辨识、系统的智能协调控制策略与系统稳定性分析．试验结果表明。

风洞发动机的神经网络控制

本文介绍ＦＬ－７风洞功率源──３台航空发动机的神经网络控制，这是一个非线性控制系统，通过对非线性动态特性分析，采用神经网络预报控制与旁路活门协调控制相结合，达到优化控制．仿真试验表明，控制系统不仅精度高，可靠性好，响应速度快，而且节省燃油．

应用自组织神经网络的盾构选型

介绍了自组织神经网络的原理算法及其在质构选型中的应用。侧重讨论了自组织神经网络的竞争特性、自学习能力与ISODATA聚类分析法。试验表明，只要样本空间映射合理，这种自组织无监督的神经网络具有很好的自学习功能，在工程中具有广泛的应用前景。

风洞稳M数大系统的智能控制

介绍了风洞稳M数大系统的智能控制及其实现。该系统是一个由 3个关联子系统构成的复杂的、变参数、非线性计算机控制系统 ,它包括 :具有预测功能的风洞发动机最佳控制子系统 ,基于神经网络的旁路活门自适应控制子系统和柔壁控制子系统。应用最佳控制原理和智能控制技术 ,实现多目标优化控制的设计目标。试验表明 :该控制系统具有稳M数控制精度高、鲁棒性强、响应快速。

FL－7风洞计算机综合测控系统的可靠度仿真计算

依据Ｍｏｎｔｅｃａｒｌｏ法，对系统基本部件统计抽样，按故障树模型，确定系统平均失效时间，计算系统可靠度各项指标，进行可靠性设计。经２８００多条气动实验曲线测定表明，在控制精度、燃料消耗、系统可靠度等方面均达到国内高速风洞的先进水平。

基于模糊神经网络的盾构造型器

本文介绍基于模糊神经网络的盾构选型器的原理，构成与特点，试验表明，该选型器具有很强的选型能力与自学习能力，同时系统操作维护方便。

一个非线性复杂控制系统的近似最优控制策略

本文介绍了FL—7风洞稳M数旁路活门控制系统—非线性复杂系统如何应用变参数PD控制达到近似最优控制,通过仿真试验与实际调试取得良好效果。

风洞稳M数最佳控制的实现

本文介绍了 FL-7风洞稳 M 数协调控制的一种设计方法.这种方法将风洞稳 M 数的三个控制回路(发动机、旁路活门、柔壁喷管控制回路),除各自直接控制外还进行了相互协调控制,以实现速度最快,稳 M 数精度最高的控制性能.经2800多条曲线的气动实验表明,这种方法使稳 M 数的精度由原系统的0.004提高到0.002,控制速度平均每点缩短2秒,并减少了油耗,从而达到国内高速风洞的先进水平.

FL-7风洞发动机的优化控制

本文介绍了 FL-7风洞功率源——三台航空发动机控制系统,通过回归方程和协调控制方法达到对 M 数的优化控制。这个控制系统是一个非线性系统,它可用变参数的传递函数来描述。传递函数由实验数据拟合。在分析非线性动态模型的基础上,FL-7风洞发动机优化控制通过采用回归方程的预报控制及发动机和旁路活门间协调控制方法来实现。经 FL-7风洞运行试验表明,这个优化控制系统具有精度高、可靠性好、响应速度快且节省燃油等优点,它的性能指标是令人满意的,现已投入使用。本文最后给出了微机控制系统的逻辑电路和计算机程序。

FL-7风洞旁路活门控制系统的模型识别

本文介绍了如何应用分段线性法,数字仿真和逐步回归的方法,对 FL-7风洞旁路活门控制系统——非线性复杂系统,建立可供研究控制策略和优选控制参数的数学模型。

钢液喂线智能式控制器的设计和实现

本文介绍钢液喂线智能控制器的设计及其计算机实现，其中包括高精度的测量与控制原理、系统软件设计及系统加固的方法。试验考核结果表明，此钢液喂线智能控制器控制性能优良，运行安全可靠。