面向狀態(tài)預(yù)報(bào)的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其應(yīng)用研究.pdf

1、航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退預(yù)報(bào)、航天器熱平衡試驗(yàn)中熱平衡溫度的預(yù)測(cè)以及航天器空間工作環(huán)境預(yù)測(cè)等都可以看作是一類十分復(fù)雜的非線性時(shí)變問題，難以用確定的機(jī)理模型進(jìn)行描述，利用積累的豐富的性能參數(shù)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)分析就成為一種現(xiàn)實(shí)而有效的方法。針對(duì)現(xiàn)有的基于傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)在解決時(shí)變狀態(tài)預(yù)報(bào)問題時(shí)的不適應(yīng)性，本文在國(guó)家自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào)：60373102；60572174)的資助下，在發(fā)展過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的同時(shí)將其與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別及

2、時(shí)間序列預(yù)測(cè)理論相結(jié)合，提出了一種基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型狀態(tài)預(yù)報(bào)理論，并將該狀態(tài)預(yù)報(bào)理論用于解決上述航空、航天領(lǐng)域中的實(shí)際問題，取得了滿意的結(jié)果。
　　在發(fā)展過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論方面，本文從連接方式和逼近特性角度出發(fā)，提出了三種具有較好適應(yīng)性的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——雙并聯(lián)前饋過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman型反饋過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對(duì)向傳播過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，前兩者均為具有全局逼近特性的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后者則是一種具有局部逼近特性的前饋型過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3、文中分別為三種網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)了各自適用的學(xué)習(xí)算法，并對(duì)各網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法的相關(guān)性能進(jìn)行了分析和仿真驗(yàn)證。
　　本文提出的基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)報(bào)理論主要包括基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式識(shí)別理論和基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)理論。文中分析了過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于動(dòng)態(tài)模式特征提取和分類決策的機(jī)理，認(rèn)為動(dòng)態(tài)模式實(shí)際上可以看作是過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入函數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn)，證明通過非線性地投射到高維函數(shù)空間會(huì)比投射到低維函數(shù)空間使動(dòng)態(tài)模式更可能是線性

4、可分的。仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法的有效性。同時(shí)，本文從泛函分析的角度出發(fā)，將時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)看作是一個(gè)泛函逼近問題，將時(shí)間序列長(zhǎng)期預(yù)測(cè)看作是一個(gè)算子逼近問題。文中討論并證明了過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任意連續(xù)泛函或算子的逼近能力，為過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)提供了理論上的支持。文中以Mackey-Glass混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)為例驗(yàn)證了基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的有效性。
　　針對(duì)航空、航天的實(shí)際需求，本文首次將

5、基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)報(bào)理論應(yīng)用于這兩個(gè)重要領(lǐng)域中。利用基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法完成了對(duì)航天器熱平衡溫度的預(yù)測(cè)、對(duì)太陽活動(dòng)第23周太陽黑子數(shù)平滑月均值的預(yù)測(cè)以及對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度和滑油金屬含量的預(yù)測(cè)，還利用基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法完成了對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子仿真機(jī)械故障的診斷。用基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)預(yù)報(bào)理論解決上述問題均取得了滿意的結(jié)果。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果同時(shí)表明：與傳統(tǒng)狀態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)相比，在處理時(shí)變問題方面，本文提出的基于