基于模糊推理Petri网的A320飞机偏航阻尼系统

分析了普通Petri网和模糊推理Petri网的特点,采用形式化的极大代数矩阵算法,利用模糊推理Petri网描述并发系统的能力,对飞机偏航阻尼系统的故障建模并分析,得到各级故障发生的概率,用以指导飞机维修中的故障排除,既有严格的数学理论基础,又能准确描述故障之间的关联,也利于计算机编程实现。     

基于模糊控制理论的智能体运动控制方法

模糊控制是相对于传统自动控制领域精确控制而言的一种非线性的系统智能控制方法,模糊控制通过对观测量进行模糊化,建立模糊控制规则以及模糊推理三个步骤实现模糊模控制。结合智能算法进行智能体的控制方法的研究一直是国内外学者热切关注的问题,本文针对智能体的追踪问题提出了一种使用模糊控制的方法进行目标的追踪。试验结果证明,本文提出的方法能够有效地实现智能体的目标追踪。     

基于模糊推理的舰载机进舰过程安全性仿真分析

 舰载机进舰过程复杂,驾驶员对舰载机的控制是影响进舰安全的重要因素,驾驶员操作的偏差受到人员自身状态、环境状态以及设备(舰载机)状态的综合影响。以国外某型舰载机为例,提出了基于模糊推理的舰载机进舰过程安全性建模与仿真方法。考虑舰载机进舰过程中驾驶员控制的不确定性,分析了引起驾驶员不确定性的人-机-环因素,基于模糊推理建立不确定因素引起的驾驶员控制偏差模型,并在此基础上建立了舰载机进舰过程安全性仿真模型。通过仿真分析明确危险模式、危险程度以及危险发生的时刻点等关键因素的影响程度,为进一步保证舰载机进舰安全提供基础。     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中，SAR图像易受斑点噪声的影响，图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显，能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性，利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题，在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上，对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析，提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则，经过可信度筛选，将有效的匹配信息与INS进行组合；对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化，进而导致Kalman滤波精度下降的问题，研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整，使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证，结果表明，该算法能够在合理的匹配误差范围内，有效地筛选出可信的图像匹配结果，相比常规Kalman滤波算法，显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

模糊工艺推理在模具敏捷制造中的应用

利用模糊工艺推理的方法对模具敏捷制造工作流模型中工艺分析和调度模块进行了设计。工艺分析和调度模块由模具型腔典型特征的工艺制定、模具制造难度分析、模具标准件工艺查询和技术讨论三个子模块组成。在其中的典型特征的工艺制定模块中,引进了模糊工艺推理的方法。     

多约束条件下机械臂关节轨迹模糊控制算法

将单一约束条件下冗余机械臂关节角速度向量算法与模糊推理方法有效结合,实现多个约束条件下冗余机械臂关节角速度向量轨迹的控制。根据末端执行器的方向、灵活性、机械臂与障碍物的距离等约束条件的重要性,将多个约束条件排定先后次序。综合所有传感器的信息,由模糊推理确定某一时刻需要优化的约束条件,以及对每个约束条件的执行程度,使得在完成主要任务的前提下,所有约束条件都得到最大限度满足。仿真结果证明了所提出算法的有效性。     

基于ANFIS的避撞算法

应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了车辆避撞算法模型,为加快收敛速度,运用线性递归最小二乘法(RLSE)和最陡下降法(SD)组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行了模型的前提参数和结论参数的辨识.为取得模型训练所需的数据对,设计了两车跟随的实验,试验中尝试性的采用GPS来获取两车的车间距和车速差,经过模型训练和仿真输出,该方法能够模仿驾驶员的操作,并且操作更为平滑.这种方法改变了以往采用经验来确定隶属函数的缺陷,使模型的建立更为可靠.      

复杂威胁环境下无人机实时航线规划逻辑架构

面向高对抗、强拒止的战场环境，实时航线规划是确保无人机（UAV）完成作战任务并提高自身生存概率的重要保障。为使无人机在面临不同程度的复杂威胁环境时能够选择合适的实时航线规划模式，提出了一种基于模糊推理机制的无人机实时航线规划逻辑架构。首先，对实时航线规划模式进行分类，从自主性的角度，重新划分人机权限分配等级，建立了实时航线规划模式与人机权限之间的联系；其次，针对典型观察—判断—决策—行动（OODA）循环存在“信任危机”的风险，构建了一种基于可变自主的实时航线规划体系架构，并对其逻辑进行了说明；最后，利用模糊推理机制实现了无人机系统动态人机权限分配，通过评判人机权限分配等级，进而确定实时航线规划模式。仿真结果表明:验证了实时航线规划逻辑架构的合理性和可变自主方法的有效性；经过综合分析，实时航线规划模式决策结果也比较符合实际作战需求；与模糊综合评价法相比，所提方法降低了人的主观性、实用性更强，得出的结果更加令人信服。      

基于专家控制器的电动汽车感应电机弱磁区优化控制研究

由于感应电机驱动系统采用数字控制器和脉宽调制输出会伴随着数字延迟的问题,加之参数可能存在的扰动,使得传统的间接磁场定向控制方法在感应电机高速弱磁区的控制性能降低。针对此问题,提出了一种基于专家控制器和模糊推理机制的感应电机弱磁区优化控制策略。考虑到传统间接磁场定向控制中电流调节器在弱磁区若没有获得适合的电流参考指令,则可能会产生高频振荡乃至失稳。因此,在传统方法的基础上将转速闭环输出的电流参考先送入到专家控制器,专家控制器基于数据库和模糊推理,对电流参考进行修正,其中模糊推理机制基于简单的高斯函数逻辑实现。最后,构建了感应电机驱动试验平台,开展了电机在弱磁区的高速驱动试验,试验结果验证了新型控制策略的有效性。