偏最小二乘和ANFIS在飞机燃油油量测量中的应用

分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system．ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机燃油箱剩余油量软测量问题均有各自的局限性。结合上述两种方法的优点,提出了一种基于PLS回归与减法聚类的ANFIS软测量模型。将其应用于预测飞机油箱燃油剩余的建模过程中,得到了比采用PLS回归方法更好的精度,从而证明了该建模方法的有效性。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

基于翼梁结构的无损检测数据融合技术

无损检测是航空维修中使用的最重要手段之一，也是提高航空安全的有效途径之一，而数据融合是提高无损检测准确性的一种有效方法。在介绍数据融合技术的基础上，分析了多种数据融合方法及其优缺点，并以飞机机翼主梁为例，对利用模糊逻辑法给出的无损检测数据融合处理结果进行了分析。     

构建靶场安全控制辅助决策系统探讨

日益繁重和复杂的靶场试验对靶场安全控制能力要求不断提高,保护航区周围重要目标的安全成为靶场地面安全控制系统的重要使命.针对这一现实需求提出了安全控制决策自动化问题.在分析影响安全控制决策依据的安全控制信息的基础上,构建基于一体化体系结构的靶场安全控制辅助决策系统,建立专家系统模型;探讨了基于模糊推理的导弹工作状态判定问题的推理规则,设计了安全控制辅助决策系统各模块功能;总结了系统须解决的关键技术问题及实现的技术途径.为靶场安全控制辅助决策系统建设提供了科学依据.     

计算机辅助飞行安全定量评价模型

传统的安全分析和评价系统一般是基于事故调查的,得到的信息也往往是溯及既往的,具有一定的局限性。通过对可控飞行撞地事故(CFIT)和可控飞行撞地事故征候(CFTT)为典型代表的飞行事故和飞行事故征候的相关因素及相互关系的分析,构建了基于层次分析方法(AHP)和模糊推理系统(FIS)的飞行安全风险定量评价模型,引入了飞行安全风险指数来指示飞行安全风险的相对大小,建立了相应的计算机辅助飞行安全定量评价模型,用于对CFIT/CFTT等飞行安全风险的评价。     

基于危险评估的自动紧急避撞控制策略

基于车辆危险评估机制,设计了一种集成制动和转向的汽车自动紧急避撞控制策略。首先结合车辆安全性和最优换道轨迹,分析了在紧急工况下车辆制动和转向避撞临界纵向距离,然后建立了基于模糊推理的危险评估模型,该模型输出的危险因子反映车辆发生碰撞的危险程度,并以此建立汽车自动紧急避撞控制策略。最后基于PreScan和MATLAB/Simulink的虚拟平台仿真验证该控制策略的有效性。结果表明自车在跟车行驶时,对比基于碰撞时间倒数(TTC~(-1))单一全制动无法有效避开障碍物的危险工况,该避撞策略能够通过制动和自主换道来避免车辆发生碰撞,提高了车辆安全性。     

一种双变量自校正模糊 PI 控制在发动机控制中的应用

 提出了一种双变量自校正模糊PI控制算法,构造出一种航空发动机双变量自校正模糊PI控制器和控制系统,研究了控制器和控制系统的特性,为发动机控制探索了一种新方法。     

基于模糊推理技术的测控站指挥中心辅助决策系统

在航天发射任务中,测控站指挥中心担负着测控系统应急指挥任务,传统依靠现场人工判断和决策指挥方式往往存在及时性差、准确性差等问题,而辅助决策系统可将各种信息进行综合处理,并给出辅助决策结论供指挥员参考,可以大大提高应急指挥决策的实时性和准确性。因此,提出一种基于Mamdani推理法实现的雷达跟踪情况辅助判决的模糊型决策系统,利用Matlab工具在典型输入条件下对系统进行仿真,仿真结果分析表明,决策推理算法鲁棒性强,决策结果正确。