基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法

通过对模糊聚类算法的分析，针对电力客户信用分类的特征，提出了基于模糊聚类分析的电力客户信用评价算法。得到了不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵，为客户群的特征分析提供了量化依据。试验对比结果表明，本文方法得到了满意的客户聚类及分类结果。     

基于模糊灰色聚类和组合赋权法的飞机健康状态综合评估方法

针对目前飞机健康状态不易准确评估的难题,以飞机液压系统为具体研究对象,提出一种基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估新方法。首先,利用熵权法和层次分析法（AHP）分别计算并确定飞机液压系统各关键部件相关参数的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重进行组合,得到具有主客观意义的组合权重。第二,采用灰色聚类法评估飞机液压系统各关键部件的健康状态。针对评估结果,由飞机液压系统各关键部件聚类系数创建飞机液压系统的健康评估模糊评判矩阵。然后依据该矩阵,采用熵权法和AHP分别求出各关键部件权重,并用组合赋权法进行组合。最终,采用模糊综合评判法评估飞机液压系统的健康状态。以某型飞机真实液压系统为例进行了试验验证,结果表明,所提出的基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估方法能够有效实现飞机液压系统健康评估的效能,具有很好的工程应用价值。     

航空发动机转子部件故障诊断的模糊聚类方法

提出了用模糊C-均值聚类进行航空发动机转子部件故障诊断的方法。应用实例表明,所提出的方法是有效的,具有一定的应用价值。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

基于平衡核函数聚类的飞行航迹数据分析方法

目前,使用数据挖掘的方法对目标的飞行航迹进行分析来确定航迹类别具有许多应用价值。飞行航迹数据具有维数高、交连多、可分类性能差等特点,要做到尽可能精确的聚类和分类十分困难。文章立足提高飞行航迹数据聚类分析的准确性,在航迹特征数据的预处理阶段,提出了一种平衡核函数的K-均值聚类方法,可以解决高维特征数据带来的奇异性,还能提高交叠样本的聚类性能;设计了一种模糊支持向量机的算法框架实现航迹的分类。通过实际飞行航迹数据集测试了设计框架下航迹聚类和分类识别的有效性,在实际工程上具有广泛的应用前景。     

基于模糊核均值聚类优化的光流测速方法CSCD

光流算法作为一种载体速度测量方法,易受光照变化、物体相对移动影响,最终导致速度信息获取不准确。为了提高载体运动速度解算精度,提出了一种基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔Lucas-Kanade光流测速方法(FKCM-金字塔LK)。该方法首先通过金字塔LK光流算法得到稀疏光流,然后使用模糊核均值聚类算法对稀疏光流数据进行聚类处理,最终建立光流与实验平台运动参数之间的关系,并得到准确的速度信息。实验结果表明,提出的基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔LK光流测速方法不仅可以有效地减少物体相对移动对光流测速的影响,而且与现有其他光流测速方法相比,速度测量精度得到显著提高。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计聚类分析

针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计的聚类分析

针对液体火箭发动机的眼高维故障样本数据的聚类问题,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术;为使算法能最终跳出局部最优死区,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析,并取得了最优聚类结果。此外,还基于ＩＲＩＳ数据集比较降该算法与ＦＫＣＮ模糊自主聚类算法。仿     

基于改进模糊c-均值数据预处理方法的研究

在数据预处理过程中模糊c-均值对初值的设定非常敏感,如果初值设置不好容易陷入局部最优解。提出了用减法聚类对模糊c-均值进行初值设定的方法,并把其应用到了模糊规则的生成过程中,通过实验可知应用此种方法不但可以得到全局最优解,加快收敛速度而且不必事先给定聚类个数,所以这是一种行之有效的数据预处理方法。     

基于加工能力模糊聚类的设备分组方法

为了在工艺设计中高效、合理、准确地确定加工设备,实现资源优化配置,提出了基于加工能力模糊聚类的设备分组方法.该方法采用加工能力元描述设备的加工能力,通过对加工能力元的聚类分组,实现对设备的分组.在此基础上,建立了加工能力元的数学模型,采用区间数模糊C-均值聚类算法对模型进行了求解,并采用改进的最大最小距离算法产生初始分组中心.最后,通过具体实例,验证了该方法的有效性.     

模糊聚类灰关联度分析的决策方法

利用模类聚类分析、灰关联度分析的各自优势，将模糊聚类分析与灰关联度分析相结合，探讨一种有效而实用的决策方法－模糊聚类灰关联度分析法。     

基于改进主元分析的故障诊断方法研究

提出了一种主元分析与模糊聚类相结合的故障诊断方法,该方法首先用主元分析方法降维、提取故障特征,并计算出T2值和Q值,若超过阈值说明有故障发生,则用模糊聚类识别故障,具有诊断时间短、准确性高的优点.通过对田纳西-伊斯曼过程的仿真表明了该方法的有效性.     

飞机工艺组件划分的模糊聚类方法

提出了飞机工艺组件划分的模糊聚类方法.首先建立飞机结构件装配的类型层次树,通过对象类型匹配建立工艺组件划分的主体结构:然后利用模糊聚类方法,计算剩余工艺组件与邻接工艺组件之间的隶属程度,采用刚度、装配操作难易程度以及装配对象空间邻近性等指标对工艺组件进行评判,最终决定工艺组件划分方案.     

基于加权模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。但是这种算法存在着本质上的缺陷,就是仅利用了图像的灰度信息,而没有考虑像素的空间信息,使得其对于实际的含有噪声的图像分割效果不理想。因此,提出了一种新的加权模糊C均值聚类算法,实践证明,该方法可以有效地、实时地把目标从背景中分割出来,并具有较强的鲁棒性。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择

针对燃气轮机气路性能的监测诊断需求,基于气路小偏差分析得到的影响系数矩阵,首先从测量参数选择的相关性要求出发,应用模糊聚类分析方法得到了要求数目的目标聚类;进一步从参数选择的敏感性等要求出发,通过模糊综合评价方法从多元素聚类中筛选出了各自的代表测量参数,从而实现了燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择.实例表明:利用模糊聚类分析方法可直接实现测量参数的相关性选择,并可以方便可靠地根据目标要求选择合理的测量参数组合,利用模糊综合评价方法的测量参数的敏感性选择更为有效可靠.     

基于模糊信息融合的航空发动机状态聚类分析

将模糊信息融合中模糊聚类分析的方法应用于航空发动机。通过对其性能参数的预处理以及构造模糊相似矩阵,利用传递闭包法得到等价关系矩阵,并对聚类结果进行分析,用实例验证了所用方法的可行性,为发动机状态监控人员更好地识别发动机的运行状态和故障现象提供了一种有效的方法和途径。     

润滑油金属磨粒的分类参数研究

 针对润滑系统中普遍存在的 8类金属磨粒,通过引入数字图像描述方法和处理技术,分别对磨粒的尺寸、形态、表面纹理以及颜色等参数进行了详细的研究,获取了各类磨粒识别的最佳参数,并提出了磨粒的分层识别策略,最后运用模糊 C-均值聚类方法实现了 8类磨粒的有效聚类。算例表明了本文方法的有效性。