模糊树模型对有限样本集的逼近

对含高度非线性的复杂系统的辨识与建模提出了一种二叉线性模糊树方法.证明了对n维空间中任一闭集上的有限样本集或连续函数,总存在模糊树模型以任一精度逼近之.仿真结果表明,与已有的其它方法比较,模糊树模型不仅具有计算量小,精度高,对于输入空间维数不敏感等优点,同时它的逼近误差是单调下降的.模糊树模型在一定程度上模拟了对复杂问题进行分层、分段简化决策的思维过程.仿真结果描述了这种方法的性能.     

超磁致伸缩作动器率相关磁滞环的模糊建模

超磁致伸缩作动器的输入输出特性中存在磁滞非线性现象,它在很大程度上影响了振动主动控制的精度及其稳定性.针对这一非线性特性,提出了基于模糊树模型的建模方法,为了产生适合模糊树建模的数据,首先将原来磁滞环中的一维输入空间映射到高维输入空间,从而将磁滞环一维输入空间的多值函数问题变为高维输入空间的单值函数问题.该方法结构简单,计算量低,对输入数据维数不敏感,通过数值算例表明了该方法的有效性.      

基于启发式遗传算法的模糊测试样本集优化方案

模糊测试作为当前最有效的漏洞挖掘方法,不仅比其他漏洞挖掘技术更能应对复杂的程序,而且可扩展性很强。在数据量相对较大的测试中,模糊测试输入样本集存在质量低、冗余性高和可用性弱等问题。因此,对模糊测试输入样本集进行研究,提出了启发式遗传算法,借助0-1矩阵,通过启发式遗传算法对样本的执行路径进行选取和压缩,从而获得优化后兼顾样本质量的样本集最小样本集合,进而加快模糊测试的效率。实验结果表明:在没有损失的情况下,样本集精简后模糊测试的时间比精简前降低了22%,压缩率相比传统方案提升约40%。      

基于二型模糊系统多源异质信息目标身份类别推理方法

针对前件推理规则未知的目标身份识别问题,考虑到目标信息量测的多源异质特点,利用模糊集对目标速度、图像等多维度特征信息进行统一的抽象化描述,借助遗传算法对模糊推理规则进行优化,在确定模糊划分区间的前提下训练得到最优隶属度函数,建立最优推理规则库。此外,针对由传感器探测精度有限带来的量测不确定性问题,引入区间型样本数据的模糊分类思想,在完成一型模糊系统构建的基础上,提出一种基于二型模糊推理系统的遗传优化算法,给出由三角型隶属度函数嵌入构造对应二型模糊集的推导过程,设计了满足点值与区间型数值复合输入的二型模糊推理系统,并通过仿真验证该推理系统的可行性。     

一种新的故障方法及其在直升机中的应用

提出了一种新的故障检测方法,该方法采用小波系数描述系统的故障特征,以模糊树模型作为系统故障特征的分类模型,并将此方法应用于直升机作动器的实时故障检测. 仿真结果表明,这种故障检测方法结合了小波变换和模糊树模型的特点,具有检测精度高、抗噪声和跟踪系统参数变化的能力强及特别适合于处理高维数据等优点.     

基于模糊优化算法的惯性元件误差补偿方法

阐述基于模糊优化算法的导航系统惯性元件误差补偿方法.该方法的基本思想是将遗传算法与模糊逻辑推理相结合,保留遗传算法的强全局搜索能力,把隶属函数作为遗传的个体通过选择、交叉及变异等遗传操作使模糊规则得到进化,实现模糊规则的在线优化,进而根据优化了的模糊规则,再对遗传操作及参数在线进行调整,从而进一步优化模糊规则,使得模糊控制系统具有良好的"自进化"能力.仿真结果表明,该模糊优化算法对导航系统惯性元件的误差补偿是可行的,而且是有效的,具有一定的实用价值.      

飞机环境控制系统的模糊控制研究

地面实验表明,采用传统PID(Proportional-Integral-Differential)控制方法的飞机环境控制系统不能很好的解决电子设备和座舱的温度控制问题.采用了基于遗传算法优化的模糊控制方法,根据系统不同的工作任务,分别采用了2种模糊控制规则.通过优化输入输出变量的隶属度函数参数,使得新的模糊控制系统具有响应快、超调小、稳态精度高的特点.仿真表明,该模糊控制系统优于原系统并且能够满足飞机环境控制系统的设计要求.      

基于LMI的模糊飞控系统设计

建立了飞控系统的模糊模型,通过采用线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)得到了一种既可保证模糊系统全局渐近稳定又能将闭环极点配置在期望区域的模糊控制系统的设计方法.对用该方法设计的纵向模糊飞控系统进行了仿真和鲁棒性验证.仿真结果表明所设计系统满足既定的性能指标要求且具有较好的鲁棒性.      

基于最小Wilcoxon学习方法的模糊树模型

模糊树方法采用最小二乘法学习模糊规则的后件参数,对例外点敏感.为此采用对例外点不敏感的最小Wilcoxon学习方法代替最小二乘法,提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的模糊树建模方法,该方法既改善了模糊树方法对例外点敏感的缺点,又继承了模糊树方法的优点.通过对混沌时间序列预测研究,仿真结果表明:所提方法可以对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测,验证了该方法的有效性和对例外点的鲁棒性.     

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

航天器精确节能模糊脉冲调宽控制器的设计

为实现航天器精确、节能的姿态或轨道控制,提出一种采用脉冲宽度调制PWM(Pulse Width Modulation)与模糊比例微分PD(Proportional Differential)控制相结合的模糊PD-PWM控制器.其中PWM能将开关型控制转化为相应的精确线性控制,而模糊PD控制在能量消耗限制不同情况下可实现两种快速、节能的控制过程.在分析大气层外拦截器EKV(Extra-atmospheric Kill Vehicle)处于目标捕获和末制导阶段对姿控系统的不同性能要求的基础上,以EKV姿控系统为例介绍了模糊PD-PWM控制器的设计和优化过程.说明了模糊PD控制器隶属度函数的设计、待优化参数的选择以及模糊控制规则的设计,重点叙述了遗传算法GA(Genetic Algorithms)中适应度函数的设计方法,并对隶属度函数进行了优化.仿真结果证明优化后的控制器能满足EKV不同阶段姿态控制要求,具有精确、节能的特点.      

高超声速飞行器离散模糊自适应控制

根据高超声速飞行器的欧拉近似离散模型,提出基于Back-stepping的模糊离散自适应控制器设计方法.结合模糊自适应控制和反馈线性化的方法,Back-stepping设计的每一步虚拟/实际控制量对系统非匹配的不确定性都能进行较好补偿.稳定性分析表明,该控制方法能够保证系统跟踪误差和模糊自适应参数误差是一致终值有界的.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了满意的控制效果.     

基于模糊控制的纳卫星热控系统仿真

建立了球状纳卫星温度系统动态特性方程组,确定系统稳态温度值后搭建温度系统模型;设计合理的模糊逻辑控制器,与温度系统模型部分相结合,完成整个热控系统模型;分别采用±50%的阶跃信号模拟纳卫星温度系统在空间运行时受舱内仪器热源改变和外壳、辐射器所接受的太阳辐射加热量改变的影响,执行热控系统仿真,绘制仿真曲线与不加控制前的结果相比较.仿真结果表明,将模糊控制系统运用于纳卫星热控系统中能够准确、快速地对其系统温度进行合理控制,具有鲁棒性好、对参数变换不敏感、适应性强以及过渡过程时间短等优点.      

基于模糊控制的焊接机器人焊枪姿态规划

针对骑座式相贯线焊接机器人焊枪姿态的规划问题,提出了一种基于模糊控制的算法.以焊缝倾角、焊缝转角、坡口大小、被贯筒体厚度和相贯筒体厚度为输入变量,以焊接行走角和工作角为输出变量,建立多输入多输出系统模糊控制器;推导出各输入变量的隶属度函数;采用经验归纳法设计模糊控制规则,建立了相应的控制规则表;最后规划出焊枪的工作角和行走角.对不同的相贯筒体直径进行了仿真,结果表明,采用加权模糊专家系统对骑座式相贯线焊接机器人焊枪的工作角和行走角进行规划,可以有效的完成焊接过程焊枪的姿态控制.     

基于模糊故障树法的清洗机器人安全性研究

提出用故障树形图分析法来分析机器人安全性.首先根据机器人设计方案及失效分析建立故障树模型,用故障树分析法对此模型进行定性和定量分析.针对系统底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集理论引入故障树分析法,将底事件(基本事件)发生概率描述为模糊数,通过模糊运算规则估计出整个系统的故障率.      

基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断

航天、核电等复杂系统源发故障概率通常难于获取,由此导致基于最大后验概率准则的诊断方法失效。针对上述问题,从测试可靠性先验概率入手,提出了一种基于相关矩阵和灰色系统理论的故障诊断方法,通过对系统建立故障-测试相关矩阵,生成有排序的测试报警概率矩阵,并利用灰色关联度衡量测试结果向量与故障特征向量的接近度,实现了对多发故障的模糊诊断。实验结果表明,该方法在诊断指标权重调整、诊断精细度、重点关注故障检出等方面优势明显,诊断结论正确率满足实用需求。