基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。     

一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法

针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题，本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解，估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间，然后结合扩频码序列的有限符号集特性，利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题，得到扩频序列的精确估计，最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列，完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能，且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。     

基于CBR—模糊综合评判的空中停车率预测研究

为了解决航空发动机设计初期用以预测空中停车率(IFSD)的可靠性信息不足且信息大多具有模糊性的难题,结合发动机自身的特点,利用模糊数学的方法构建空中停车率的预测模型。通过模糊综合评判法,充分利用相似机型的历史数据,将空中停车率的影响因素与评价集合相结合建立评判矩阵,并采用层次分析法(AHP)对因素权重进行赋值,对其指标做出综合评判。同时,考虑到性能参数上的相似程度对于预测的影响,加入基于实例推理技术(CBR)的相似度量,对两者权重进行合理分配得到最终的预测值。最后将模型应用到实际分析中,结果表明预测模型在早期设计阶段具有良好的实用价值。     

一种基于局部球面约束的GPS单频瞬时定向方法

GPS单频瞬时定向具有高精度、低成本和无需周跳检测等诸多优势,但成功率依赖于高精度的伪码测距辅助,同时对可见星数目也较敏感,不利于载体在城市峡谷等遮挡环境中的应用。针对此问题,提出一种带有局部球面约束的整数最小二乘估计方法,算法不依赖于高精度的伪码测距辅助,并充分将姿态角概略信息融入到短基线观测模型中,增强了模型强度,提高了定向解的可靠性。实际试验表明,本方法可以显著提高整数最小二乘的成功率,适用于卫星可见性受限环境下的定向解算。     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于模糊PID算法的六自由度并联机构控制研究

针对六自由度并联机构难以实现高精度及快速响应的问题,分析六自由度并联机构模型,提出基于模糊PID的六自由度并联机构的控制算法.介绍了六自由度并联机构的运动学反解模型及机械系统模型;在此基础上确定模糊算法的模糊语言变量、隶属函数和模糊规则,完成了六自由度并联机构模糊PID控制器的设计.针对一组PID控制参数进行了仿真和实验,结果表明,加入模糊算法的PID控制提高了系统的动态响应特性及运动精度.     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制

为解决超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制的难题，基于改进卡尔曼滤波器，通过一种三维插值方法实现超声速状态包线范围内的发动机部件蜕化参数估计。而航空发动机性能恢复控制是在常规内环控制转速的基础上增加了外环控制回路，该回路主要包括推力估计模型与外环控制器两部分。基于最小二乘支持向量回归机设计了一种推力估计模型，其输入采用特征选择算法筛选推力估计模型的最优输入，相比于传统的不经选择的推力估计模型，精度有较大提高。设计了外环模糊PI（Proportional integral）控制器自适应调节内环转速指令来实现蜕化发动机性能恢复的目的。最后通过超声速状态下的数字仿真，验证了上述发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制方案的有效性。      

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。