基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统

首先简要介绍了BP神经网络学习算法,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出了导弹故障智能诊断方法,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构图.最后研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹发射控制系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.     

一个智能集成的故障诊断系统

针对故障智能诊断中单一专家系统方法和单一神经网络方法中存在的不足 ,本文开发了一个集专家系统、神经网络以及人的“心智”为一体的较为通用的故障诊断系统 ,并将其成功地应用于一个“智能集成的可控硅整流稳压电源故障诊断系突”中 .     

基于合同网机制的分布式协同医疗诊断系统

基于多智能体系统中的合同网协商机制 ,建立了分布式协同医疗诊断专家系统模型 ,提出了多医学专家之间交互协调的方法 .针对分布式协同医疗诊断专家系统 ,详细给出了任务发布信息格式、标书格式、合同格式 .最后通过一个实例说明了专家之间的协商机制 .     

基于概率神经网络的故障诊断方法及应用

针对智能大厦空调系统中发生的各种传感器故障问题 ,提出了一种基于概率神经网络 (PNN)的传感器故障诊断改进方法。该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型 ,以高斯函数作为激励函数 ,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点 ,可获得对空调系统中各种传感器硬故障和软故障的有效识别和诊断。给出了该方法的理论分析 ,故障特征量的选取 ,神经网络设置和训练的具体步骤。通过仿真和空调系统模型试验证明了该方法在网络训练速度 ,抗干扰能力及各种传感器故障识别准确率等方面的有效性。     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--数据格式转换与信号处理功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的数据格式转换与实时信号处理部分的设计、实现方法.     

电子战装备仿真训练的教练评估技术

教练控制技术和智能评估技术是研制电子战装备仿真训练系统的用来控制训练的进程,监视训练运行状况,记录在训练中发生的事件和产生的各种信息,采用智能评估方法对训练数据进行分析,评估参加训练的学员完成训练任务的能力水平.研究了电子战仿真训练设备中的教练评估技术的设计和实现,并在某一电子战装备仿真系统中得到了实际应用.     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--总体构架与实时数据采集功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的软件框架的设计以及实时数据采集部分的设计、实现方法.     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

基于粒子群算法的抽油机故障诊断研究

提出了一种动态改变学习因子的粒子群算法,用以保证在粒子群优化算法的初始阶段,使粒子在进化初期仔细地在自身的邻域内搜索,防止粒子快速向局部最优解汇聚而错过自身邻域内可能存在的全局最优解,而在进化后期,使粒子快速、准确地收敛于全局最优解,提高算法收敛速度和精度。利用改进后的粒子群算法优化神经网络的权值和阈值,并把优化后的神经网络应用到抽油机故障检测中,结果表明用改进后粒子群算法优化的神经网络对抽油机进行故障诊断较传统BP算法更具准确性与快速性。     

模糊推理和神经网络的集成在故障诊断中的研究

以故障诊断的理论和方法为基础 ,综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论 ,对复杂电子装备的故障诊断问题进行了研究。提出了模糊推理和神经网络的集成方法 ,介绍了集成的综合系统的基本结构和工作原理 ,描述了模糊故障诊断模型和改进的神经网络BP算法     

人工智能在航空航天领域中的应用

本文从人工智能的概念出发,根据国内外文献,综述了人工智能技术在航空航天领域的应用。     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

网络环境下的不确定非线性系统远程智能控制

针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。     

基于语言神经网络的知识获取方法研究及在智能教学系统中的应用

提出了一种基于语言神经网络的知识获取方法,该方法利用语言神经元,对具有开区域的连续输入变量,自动产生相应的语言变量输出,讨论了相应的神经网络训练和知识获取方法,所获取的知识以If-Then的规则形式表示,具有简洁、紧凑、不必进一步化简、易于理解等特点,并给出在智能教学系统中获取专家领域知识的应用实例.     

嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价DSS

本文以决策支持系统(DSS)的理论方法为基础,综合运用人工智能、模糊集、神经网络理论。提出了嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价决策支持系统(ICEDSS)的基本结构模式,介绍了ICEDSS各组成部分的功能,讨论了具有神经网络专家系统的综合评价子系统的工作原理,描述了多层次多目标模糊综合评价模型和基于神经网络的系统自学习原理。整个ICEDSS的原型系统已在IBM微型机上用TurboC,FORTRAN77和Foxbase⁺语言实现。     

Study on Missile Intelligent Fault Diagnosis System Based on Fuzzy NN Expert System

1. FUZZINESS Ic FAUlt DIAGNOSIS OF MISSILE WEAPON SYSTEMAs an illtegrated system based on high teclmology, a large-scale missile weapon system relates to mechanics,optics, electricity and many other fields. Naturallyl there exists fuzziness in the fault diagnosis for missileweapon system. For instance, in the hydraulic system of launching/guiding vehicle, fuzzy fault can be foundeverywhere and is difficult to judge. Possible symptoms include: the pressure fluctuates too much; …