战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

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MAX—⊙复合运算和模糊关系Pb的多维模糊推理算法

模糊推理是广泛应用在人工智能AI中的一种不精确推理方法 ,本文采用MAX -⊙复合运算和模糊关系Rb,依据J.F .Baldwin真值限定概念 ,给出在离散隶属函数下的多维Sugeno -Takagi模糊推理算法。     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

基于模糊推理的基向量曲线求解方法

基向量法是求解近圆轨道间固定时间最优交会的一种几何方法。针对基向量法中最优解的基向量曲线的求解问题，提出一种基于模糊推理的求解方法，使得基向量法的整个求解过程可以脱离人工干预完全由计算机完成，从而使基向量法求解的效率有了本质上的提高。通过对四冲量固定时间最优交会问题的求解实例表明该方法的有效性和实用性。     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计

从蒸汽发生器的水位特性出发，对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性，采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system，ANFIS)技术，建立了模糊控制规则库，实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能，完成了软、硬件的综合设计，并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片，以保证系统的实时性；软件采用了模糊一神经网络算法，以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明，该控制系统工作稳定可靠，具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。     

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。