模糊可靠性理论中的基本概念

经典可靠性理论以概率假设和二态假设为基础,在许多情况下是不可接受的,需要以可能性假设和模糊状态假设分別替代。模糊可靠性理论或者基于概率假设和模糊状态假设,或者基于可能性假设和二态假设,或者基于可能性假设和模糊状态假设,从而有3种不同的形式:率模(Profust)可靠性理论、能双(Posbist)可靠性理论和能模(Posfust)可靠性理论。本文概述了率模可靠性理论和能双可靠性理论中的基本概念,并介绍一个简单实用的模糊软件可靠性模型,最后展望模糊可靠性研究的未来趋势。     

基于PIDNN变结构理论的新型弹道导弹姿控系统设计

针对新型弹道导弹参数及干扰的随机变化性,研究了姿控系统的设计问题。首先,对被控对象的模型进行了描述,使模型的确定量和不确定量相分离;其次,在不确定上界已知的假设下,完成了变结构控制器的设计;再次,在不确定上界未知的假设下,将比例-积分-微分神经网络（PIDNN）理论与变结构理论相结合,利用PIDNN对模型的不确定上界进行估计,完成了PIDNN变结构控制器的设计,并通过Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了证明;最后,通过仿真分析,验证了所设计方法的有效性。     

投资组合优化选择——收益与风险分析

本文利用投资组合理论，给出了在一定的期望收益条件下，使投资风险达到最小值的数学模型。讨论了现代投资组合理论的核心问题收益率和风险，提出了用时间序列的“局部积分均值”模型估计预期收益率和风险。     

基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。     

分布参数为模糊变量的结构体系模糊可靠性分析方法及应用

 随机模型的分布参数是由随机试验结果进行统计推断而得出的,往往难以准确预知,将其描述为模糊变量是可行的。将模糊数学理论与可靠性分析相结合,对分布参数为模糊变量的结构体系模糊可靠性进行了分析,具体推导了两种失效模式间的模糊相关系数和二阶联合模糊失效概率的求解公式,求出了失效模式间不相关和相关两种情况下,结构体系模糊失效概率在各λ水平截集下的区间解,估算出了结构体系的模糊失效概率,并对加筋板结构的模糊可靠性进行了分析。通过算例表明该方法更符合工程实际,是有效可行的。     

基于确定性和随机性原理的复合材料二维孔隙模型比较

在二维条件下,对比分析了经典的确定性模型和随机孔隙模型对含孔隙复合材料的物理模拟结果。确定性模型将含孔隙复合材料看做各向同性均匀介质,将孔隙假设为大小相同、离散均匀分布的规则形状;随机孔隙模型依据随机介质理论,采取统计学原理和方法,将孔隙看做是小尺度上的随机扰动,叠加于由基体构成的大尺度背景介质平均特性之上,可以利用空间平稳随机过程加以描述。研究发现,利用随机孔隙模型不但能够得到与真实孔隙几何相似性良好的孔隙形貌,而且基于此模型的超声衰减系数理论预测结果和实验测试结果之间的符合程度大大优于传统的确定性模型。     

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。     

非线性主动容错控制系统H∞模糊控制器设计

 考虑到实际主动容错控制(FTC)系统中故障以及故障检测与隔离(FDI)决策出现的随机性,用两个Markov过程分别描述系统的随机故障以及FDI的决策行为。采用Takagi Sugeno(T-S)模糊模型描述非线性主动容错控制系统,并基于并行分布补偿(PDC)方案以及线性矩阵不等式(LMI)优化技术,给出了使得闭环系统随机稳定且满足一个给定H_∞干扰衰减水平的模糊容错控制器设计方法。此外,考虑了一个次优的H_∞模糊容错控制设计问题。最后,倒车控制系统的仿真结果验证了所建议方法的有效性。     

座舱盖外形参数多目标模糊优化

以座舱盖的亚、超音速阻力系数和前向、侧向的雷达散射截面(RCS)为优化目标,其中阻力系数由估算方法得到,RCS计算时假设座舱盖镀金属膜,雷达波全反射;以前下方、侧下方、上半球方向的视界要求以及设计变量的几何限制为约束;采用多目标模糊优化的模糊判决模型对座舱盖外形参数进行优化。     

基于T-S 模糊FTA 与仿真的舱盖机构故障诊断方法

针对高空舱舱盖机构系统故障源与故障程度难以判定以及故障特征值难以提取的问题,提出了基于T-S模糊故障树分析与仿真相结合的故障诊断方法。将T-S模型引入到舱盖机构不同步的典型故障分析中,用模糊可能性描述部件的故障概率;用T-S门来描述事件间的联系;用模糊数描述部件的故障程度,结合模型仿真模拟故障分析,获取部件发生故障时对顶事件的贡献或重要度,计算出顶事件发生故障的模糊可能性及其诊断决策。为高空舱舱盖机构的故障诊断和维修保养提供参考。     

小孔节流静压轴承多目标模糊优化设计

在静压轴承的设计中，有许多设计参数属于模糊变量，而且有许多模糊因素（如设计水平、制造水平、材质优劣等）也影响设计结果。为解决这些问题，寻求静压轴承的最佳设计方案，本文推导出小孔节流静压轴承模糊约束多目标优化数学模型，阐述了应用最优水平截集法和扩增系数法，通过二级模糊综合评判，将模糊约束多目标优化问题逐步转化为普通约束单目标优化问题，最后用复合型法求出静压轴承最优解的全部过程，为静压轴承的设计提供了一套更符合客观实际的切实可行的多目标优化方法。     

Takagi-Sugeno fuzzy model identification for turbofan aero-engines with guaranteed stability

This paper is concerned with identifying a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model for turbofan aero-engines working under the maximum power status (non-afterburning). To establish the fuzzy system, theoretical contributions are made as follows. First, by fixing antecedent parameters, the estimation of consequent parameters in state-space representations is formulated as minimizing a quadratic cost function. Second, to avoid obtaining unstable identified models, a new theorem is proposed to transform the prior-knowledge of stability into constraints. Then based on the aforementioned work, the identification problem is synthesized as a constrained quadratic optimization. By solving the constrained optimization, a TS fuzzy system is identified with guaranteed stability. Finally, the proposed method is applied to the turbofan aero-engine using simulation data generated from an aerothermodynamics component-level model. Results show the identified fuzzy model achieves a high fitting accuracy while stabilities of the overall fuzzy system and all its local models are also guaranteed.     

飞机-驾驶员闭环系统模糊预见控制器设计

针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。     

反舰导弹弹道高性能模糊控制系统研究

根据导弹的数学模型及其本身的要求，建立起弹道模糊控制系统，详细介绍了高度一阶模糊控制器的设计，并采用参数寻优的方法得到控制器的量化因子与比例因子。仿真结果表明，在有较大不确定性因素的情况下，该控制系统具有较常规PID控制更好的动态性能和抗干扰性能。     

基于改进CHC算法的模糊诊断规则优化方法研究

在故障诊断专家系统的自学习中,同时需要学习大量的模糊规则,造成规则优化算法的运行时间过长,难以满足实际的需要。为了解决这个问题,将特征片断优势重组算子引入CHC算法中,并将之应用到规则优化领域。仿真证明,改进的CHC算法在模糊诊断规则优化方面能以比较短的计算时间达到预期的优化效果,明显优于国内其它改进的遗传算法和CHC算法,具有比较大的实用价值。     

指尖密封性能的模糊Nash平衡优化

针对工程应用中对指尖密封泄漏率和磨损率具有不同偏好要求的情况,通过集成Nash平衡博弈理论和模糊综合评判理论,建立了满足不同偏好要求的指尖密封性能模糊Nash平衡优化模型,研究了若干偏好要求条件下的指尖密封性能多目标优化问题.研究结果表明,与现有研究方法相比,提出的计算方法不仅有效地反映了工程中对各优化目标的不同偏好要求,而且大大减小了指尖密封性能多目标优化的决策工作量,提高了优化效率,其优化结果也较为理想.      

带自调整因子的防滑刹车系统模糊控制器研究

模糊控制不需要系统精确的数学模型,具有一定的学习、推理功能,能够将人类的经验应用到系统中,非常适合飞机的防滑刹车控制系统。本文将采用模糊控制设计防滑刹车的控制策略,并应用自调整因子算法对模糊控制的参数进行优化。     

Neural network-based model predictive control with fuzzy-SQP optimization for direct thrust control of turbofan engine

A nonlinear model predictive control method based on fuzzy-Sequential Quadratic Programming (SQP) for direct thrust control is proposed in this paper for the sake of improving the accuracy of thrust control. The designed control system includes four parts, namely a predictive model, rolling optimization, online correction, and feedback correction. Considering the strong nonlinearity of engine, a predictive model is established by Back Propagation (BP) neural network for the entire flight envelope, whose input and output are determined with random forest algorithm and actual situation analysis. Rolling optimization typically uses SQP as the optimization algorithm, but SQP algorithm is easy to trap into local optimization. Therefore, the fuzzy-SQP algorithm is proposed to prevent this disadvantage using fuzzy algorithm to determine the initial value of SQP. In addition to the traditional three parts of model predictive control, an online correction module is added to improve the predictive accuracy of the predictive model in the predictive time domain. Simulation results show that the BP predictive model can reach a certain degree of predictive accuracy, and the proposed control system can achieve good tracking performance with the limited parameters within the safe range.     

Optimization Based on Convergence Velocity and Reliability for Hydraulic Servo System

This article presents an optimal hybrid fuzzy proportion integral derivative (HFPID) controller based on combination of proportion integral derivative (PID) and fuzzy controllers, by which the parameters could be evaluated by global optimization either in convergence velocity or in convergence reliability. Focusing on the nonlinear factors of hydraulic servo system, this article takes advantage of PID and fuzzy logic controller integrated with scaling factors to acquire precise tracking performances. To further improve the performances, it provides new developed optimization with rapid convergence to attain reliable approach probability. Focusing on the performance indictors of evolutionary algorithm, this article presents a new technique to predict reliability of the optimization algorithm. Statistics authenticates the effectiveness and robustness of the optimization. Further, many simulation and experimental results indicate that the optimal HFPID could acquire perfect immunity against parametric uncertainties with external disturbance.