基于RBF神经网络的飞机油量计算方法

作者： 罗云鹤     赵铮   来源： 空军工程大学学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 油箱体积特性   飞机燃油测量   RBF神经网络   油量计算方法  

描述： 基于RBF神经网络的飞机油量计算方法

不同类型飞机燃油测量技术的适用性研究

作者： 李彬   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机燃油测量   传感器   航空安全   技术适用性  

描述： 不同类型飞机燃油测量技术的适用性研究

中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究

作者： 段洁   来源： 长春理工大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： RBF神经网络   CCD航空相机　　操纵系统　　图像压缩　　并行技术　　PSO  

描述： 压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1；针对航空相机供电电源故障率高,传统故障诊断方法不足而使得相机维护难度大的实际问题,进行了基于PSO-RBF神经网络的故障诊技术研究,设计

中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究

作者： 段洁   来源： 长春理工大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： RBF神经网络   CCD航空相机　　操纵系统　　图像压缩　　并行技术　　PSO  

描述： 压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1；针对航空相机供电电源故障率高,传统故障诊断方法不足而使得相机维护难度大的实际问题,进行了基于PSO-RBF神经网络的故障诊技术研究,设计

基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型

作者： 肖晓阳   来源： 航空维修与工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  

描述： 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。

基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型

作者： 肖晓阳   来源： 航空维修与工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  

描述： 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。

压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制

作者： 叶桐   黄国勇   徐劲松   来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   压燃式航空活塞发动机   转矩复合预测控制   模拟退火粒子群优化算法  

描述： 由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点，只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制，会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想。采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能解决上述问题。首先，通过脉谱(MAP)控制方式获得发动机的运行数据，以此作为自行搭建的发动机联合仿真平台上的神经网络训练样本集。其次，在粒子群优化(PSO)算法中引入模拟退火(SA)机制，训练RBF神经网络转矩预测模型。最后，通过联合仿真不断修正控制算法，验证了SA+PSO算法在RBF神经网络上训练发动机转矩预测模型的优越性，还能有效改善PSO算法容易陷入局部最优的问题，并通过发动机台架实验验证了转矩复合预测控制的有效性。

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。

FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架故障诊断

作者： 李锋     冯珂     李晨旭     赵德中     陈振   来源： 液压气动与密封 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： FTA   RBF神经网络   起落架   故障诊断  

描述： 为了提高某型飞机起落架故障诊断率，分别采用故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)和FTA与RBF神经网络(Radial Basis Function, RBF)的方法对起落架常见故障进行诊断。首先根据起落架工作原理图，采用FTA方法建立故障树及故障结构函数，得到所有的最小割集，计算故障失效概率；然后按照最小割集重要度，筛选出RBF神经网络训练样本的变量数目；最后再结合国内某维修单位的故障统计数据，运用RBF神经网络建立了故障诊断模型，并对模型进行了训练和测试。结果表明，FTA定量计算得到的故障失效概率为71.60%,FTA+RBF结合方法的故障诊断平均预测误差为1.0%。