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整合性神经肌肉训练
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关键词
X型航空发动机
神经
网络控制研究
作者:
刘延峰
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机过渡态控制
航空发动机
BP算法
航空发动机稳态控制
神经网络
描述:
对于发动机这种工作机理复杂,特性随工作状态和外界条件变化很大的控制对象,常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文研究了新型
神经
网络的结构和学习算法,并在此基础上,研究了将
航空发动机
神经
网络滑模变结构控制
作者:
章仁华
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
论文以某型涡扇发动机为控制对象,首先,对单纯滑模变结构和RBF
神经
网络滑模变结构在发动机单变量控制中,进行了比较研究。单纯趋于指数趋近律的滑模控制器虽有鲁棒性,但存在抖动,发动机控制中无法实现。为此设计了基于趋近律的RBF
神经
网络滑模变结构控制器,并在全飞行包线内进行了发动机控制的仿真研究。
航空发动机
神经
网络复合控制研究
作者:
常迪
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
航空发动机
神经
网络复合控制研究
以类
神经
网路模型预测航空旅客运量
作者:
张原宾
来源:
国立成功大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空 类神经网路 预测 航空网路
描述:
在航空產業裡,航空客運量多寡對於整個航空公司的決策方針影響甚鉅,航空公司必須根據未來的客、貨運量決定並規劃出營運的機隊數量,藉此獲取企業最大利益。類神經網路具有非線性的函數及良好的學習能力與模擬能力,在震盪劇烈的數據中只要有足夠的訓練範例,就能歸納出趨勢,更準確地預測出未來落點,本論文根據類神經網路,建構出航空預測模型,並以美國航空站的歷史資料為佐,作為預測模型的可靠度驗證,並將單一機場之預測模型擴展至航空網路之運量預測。本研究共發展出七種模型,最終目的則為預測出未開通航線之運量。
航空发动机
神经
网络自适应控制
作者:
黄金泉
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机 多变量控制 自适应控制 神经网络 设计方法 数字仿真
描述:
量控制规律的研究已成为十分困难而又至关重要的工作.该文围绕发动机多变量控制这个主线提出了基于模型参考自适应控制和
神经
网络自适应控制的多变量控制系统的设计方法.并将这些方法应用于涡扇...
基于
神经
网络的航空发动机系统辨识
作者:
刘小锋
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
神经网络
系统辨识
描述:
该文从
神经
网络的角度出发,首先探讨了
神经
网络用于系统辨识与建模的基本理论,阐述了几种网络用于系统辨识与建模的基本原理并进行了算法推导,然后对三种网络结构用于系统辨识与建模的基本原理并进行了算法推导,然后对三种网络结构用于系统辨识与建模时的性能进行了仿
航空发动机
神经
网络控制
作者:
蒋衍君
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
神经网络控制
航空发动机
神经网络PID控制
自适应控制
描述:
该文对工程上普遍使用的PID控制器进行了智能化设计,提中
神经
网络PID控制计划,一种是基于单
神经
元的PID控制器,另一种是基于
神经
网络的PID控制器.基于单
神经
元的PID控制器通过
神经
元网络权值学习在线调整PID控制器比例、积分、微分系数;基于
神经
网络的PID控制器利用神
基于
神经
网络的航空发动机控制研究
作者:
荣立烨
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空
航空发动机
解耦
航天推进系统
多变量控制
QDRNN
DRNN
描述:
航空发动机是一种复杂的热力机械,其特性随工作状态和外界条件变化有很大的变化,常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文以某型航空发动机为研究对象,研究了
神经
网络整定PID控制
基于模糊
神经
网络的航空发动机控制研究
作者:
周云涛
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
基本模糊控制
变阻尼
模糊反馈控制
模糊神经网络控制
航空发动机控制
描述:
。 为提高模糊控制的智能性,论文研究了模糊控制理论和
神经
网络控制理论在航空发动机控制中的融合。详细分析并给出了所研究模糊
神经
网络控制器的原理、设计方法、结构功能,并以某型涡扇发动机为对象进行仿真。仿真
基于
神经
网络的航空发动机PID控制
作者:
杨华
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
解耦
RBF网络
航空发动机控制
神经网络
鲁棒性
PID控制
描述:
航空发动机是一种工作机理复杂、非线性强的控制对象,所以使许多现代控制理论在应用上都受到了限制。而
神经
网络是一种基本上不依赖于模型的数学工具,具有较强的学习能力和自适应能力,适合于像发动机这样具有
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