基于模糊集值统计的输出跟踪控制器设计

提出基于模糊集值统计下修改模糊推理模型的控制规则库方法。对于具有不确定因素的非线性系统,当外界条件和系统内部结构参数变化时,根据系统的输入输出数据对,首先建立控制规则库的估计函数,引入相似度概念,在线修改隶属函数,使实际输出跟踪期望值的变化。通过仿真验证表明,该方法对于非线性、不确定性复杂系统可以获得满意的跟踪控制效果。     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

基于加权D-S证据理论的旋翼故障诊断（英文）

旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统（Health and usage monitoring system, HUMS）领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术,首先分析了旋翼故障的诊断机理,建立了旋翼故障模型,通过流固耦合仿真获取了不同故障下桨叶、轮毂和机身的故障特征信息,生成数据集进行网络训练和验证。然后,利用遗传算法反向传播（Genetic algorithm-backpropagation, GA-BP）优化神经网络诊断3种类型的直升机旋翼故障,即后缘调整片误调、变距拉杆误调和桨叶质量不平衡。3个逐级神经网络分别对旋翼故障类型、故障位置和故障程度进行了诊断识别。最后采用加权的Dempster-Shafer(D-S)证据理论对旋翼故障进行诊断和分析。结果证明基于改进D-S证据理论的旋翼故障诊断方法能够成功应用到旋翼故障诊断中,并具有良好的识别效果。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来，许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法，最常用的算法是贝叶斯决策检验法，国际上已提出将证据理论用于数据融合，但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广，证据理论比概率论满足更弱的公理系统，并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质，给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则，并进行了计算机仿真实验，实验结果说明这种判决方法非常实用，用于数据融合算法非常有效     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值，利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合，由此获得了最终的融合诊断结果，最后，通过算例证明了该方法的有效性。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性，利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验，获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据，并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入，对自动倾斜器轴承故障进行诊断，获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法，自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

基于改进QFT方法的直升机飞行控制与仿真

针对直升机飞行包线上由对象数学模型的大范围变化带来的系统不确定问题,采用一种改进的定量反馈理论(QFT)方法进行直升机飞行控制器设计。首先利用H∞回路成形方法实现系统不同控制通道的解耦,将多输入多输出问题转化为单输入单输出问题,然后针对每个单输入单输出系统采用QFT方法进行控制器设计,从而简化QFT的设计过程提高控制效果。将该方法应用于UH-60A直升机的飞行控制,设计了该型直升机在五种飞行状态下的全包线飞行控制器。仿真结果表明:所采用方法具有良好的控制效果,验证了该方法的有效性。     

基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究，在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理，对干扰不敏感而对故障比较敏感，故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动，在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器，使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

故障诊断专家系统中的模糊推理方法

分析了在构造机械加工故障诊断专家系统时领域知识的不确定性，认为国在故障诊断领域，专家的思维逻辑以及大部分领域知识反映的事物的模糊性而不是随机性，由此提出了基于模糊集理论的模糊诊断方法。利用隶属度和模糊综合评判的概念和方法有效地处理了领域知识描述和诊断推理中的不确定性问题，指出了在模糊推理模型中，模糊诊断权矩阵是专家诊断知识和诊断经验的集中体现，并且给出了确定初始诊断权矩阵的方法。     

新型民机维修成本目标有效性评估方法

将数据包络分析(DEA)的两阶段法扩展到了输入输出是模糊数的情况,并应用于新型民机的维修成本目标评估之中。应用时,新机与其类似机型将来的维修任务被视作决策单元,直接人工时费、直接材料费和间接维修费被视作模糊输入,遣派可靠度、可用座公里数和损失成本的倒数被视作模糊输出,经两个阶段的DEA分析之后,不仅能实现对维修成本目标的有效性评价,而且能实现对不合理目标的及时修正。经实际工程验证,该方法实用且有效。     

基于模糊Petri网的设备故障诊断新方法研究

专家系统用于计算机数控（CNC）设备的故障诊断日益受到人们的重视。为了能够解决故障现象的模糊性，本文将模糊理论与Petri网结合，建立了模糊Petri网（FPN）理论体系。引出了FPN转移被激发规则，确定了FPN的动态运行过程。应用FPN能够清楚地表达与或树、产生式规则等知识表达形式。基于FPN理论，建立了CNC设备故障诊断专家系统（CNCM-FDES）。该系统由知识库系统、知识库管理系统、诊断推理机制、诊断过程解释机制、故障评价、故障决策与入机界面组成。文中分别介绍了该系统的各个组成部分。     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。     

基于模糊故障树理论的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,通过对现有故障诊断方法的分析,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以泵控马达系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了该系统的模糊故障树,进行了量化分析和算法研究,介绍了模糊故障树方法的原理、方法和特点。研究表明,这种方法较之传统方法实用、有效     

基于模糊逻辑的航空发动机虚拟传感器

在双通道的发动机控制系统中，未超过故障阈值的传感器慢漂移故障难以隔离，且在故障检出前影响控制系统的反馈信号。引入机栽自校正实时模型作为第三通道的虚拟传感器，并提出模糊隶属度加权和动态阈值技术以获得可靠的传感器适应值，实现双余度系统中失效传感器的检测和隔离。仿真结果表明，这种方法能可靠地改进适应信号，将由于传感器故障引起的发动机控制系统扰动抑制到0．2％以内，并能避免失控。