模糊σ-代数上的模糊数值测度及应用(Ⅰ)

设(Χ,A,μ)是一个全有限测度空间,H为由A生成的模糊σ-代数。通过计算H中模糊子集的截集的测度,运用一维模糊数的嵌入定理,构造了一种定义在H上取值于一维模糊数空间的测度,这种测度限制在A上就是测度μ,并且具有可列可加性、下连续性、上连续性、自连续性等性质。这种测度取值一维模糊数,保留了模糊子集较多的信息,所以它可以更为细致地刻划模糊子集。作为在模糊聚类理论方面的应用,把(Χ,A,μ)上用于度量普通集合间不相似性的度量推广到了H上的模糊子集间,得到了一种基本的H上不相似度量。     

直升机飞行力学线性变参数建模方法研究

针对直升机飞行力学建模问题,分别基于模型缝合及模糊逼近提出了两种线性变参数(LPV)建模方法。在模型缝合方法中,基于经过滤波加权的飞行速度进行气动导数和操纵导数的插值,完成气动力的实时计算,结合非线性欧拉运动方程完成LPV模型的建立。在模型逼近方法中,建立了基于T-S模糊模型的非线性状态空间逼近模型,采用anfis结构完成了模糊模型训练。利用UH-60直升机非线性模型生成了不同飞行速度的线性状态空间模型,并分别通过两种方法建立了两套LPV模型。最后,基于频率响应和泰尔不等系数对典型LPV建模参数对模型精度的影响特性进行了分析。     

GPS 双基线载体姿态测量研究

研究了采用双基线方案测量载体的姿态,利用GPS双差相位测量基线矢量,双差伪距观测值辅助解相位整周模糊,双频时引入空间变换缩小置信空间搜索次数,通过实例分析得出了正确解算相位模糊与观测次数、伪距测量精度的关系,并利用误差传播定律对姿态测量精度进行分析,结合卫星星历数据计算表明,在卫星运行周期内航向角和俯仰角平均测量精度在一定条件下优于2mrad.     

空间多分辨率模糊目标跟踪

提出了一种新的模糊目标跟踪算法--CPDA算法。这个算法在空间多分辨率框架下应用概率数据互联算法,在粗分辨率上实现模糊目标跟踪。在不同虚警密度的模糊目标环境下,利用仿真实验分析了CPDA算法的跟踪性能,同时将其与单分辨率上的联合概率数据互联方法进行了性能比较。仿真结果表明,CPDA算法的跟踪性能在达到与单分辨率上JPDA算法同样性能的条件下,能够以较小的计算量跟踪模糊目标。     

二阶和四阶互模糊函数在工程中的时频性能比较

利用两种方法,即模糊函数和四阶累积量模糊函数对目标的两个主要参量TDOA(time-delay of arrival)和FDOA(frequency - delay of arrival)进行理论上精确的推导和实际应用中在工程上的估计,并且指出了两种方法在理论与实际应用中所得到的两种几乎截然不同的结果,并对其加以详细的分析,阐明了这种矛盾的根源之所在,并由给出的仿真结果对上述结论加以说明.     

模糊径向基函数神经网络(FRBF)及其在非线性控制中的应用

介绍了输入层具有一定隶属度的模糊径向基函数神经网络(FRBF),给出了一种训练方法.它比模糊小脑模型神经网络(FCMAC)具有更好的解析性和快速收敛性.用FRBF神经网络设计了具有虚拟系数的二阶非线性系统的控制器,仿真结果验证了模糊径向基神经网络(FRBF)的特性.     

一种模糊故障树的定量分析方法

首先从工程应用的角度研究了如何确定基本事件的模糊数的问题,并推导出相应的基本模糊算子,然后给出了一种适用性广、工程性强的模糊故障树定量分析(FFTQA)方法.最后,结合工程实例阐述该方法的应用.     

模糊可靠性理论中的基本概念

经典可靠性理论以概率假设和二态假设为基础,在许多情况下是不可接受的,需要以可能性假设和模糊状态假设分別替代。模糊可靠性理论或者基于概率假设和模糊状态假设,或者基于可能性假设和二态假设,或者基于可能性假设和模糊状态假设,从而有3种不同的形式:率模(Profust)可靠性理论、能双(Posbist)可靠性理论和能模(Posfust)可靠性理论。本文概述了率模可靠性理论和能双可靠性理论中的基本概念,并介绍一个简单实用的模糊软件可靠性模型,最后展望模糊可靠性研究的未来趋势。     

一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。      

基于优化SPOT和D-S证据理论的测试性验证方案

针对现有基于序贯验后加权检验的测试性验证方案对测试性设计指标之间的模糊参数空间考虑不足,以及未能充分运用测试性多源先验信息的问题,提出一种优化序贯验后加权检验和D-S证据理论相结合的测试性验证方案。首先,考虑测试性设计指标之间的模糊参数空间,构建三参数空间复杂假设,并基于Bayes理论研究序贯决策规则,同时确定决策因子以及决策阈值;其次,以测试性指标构成的参数空间为辨识框架,分别构造基于专家信息以及测试性试验数据等先验信息的基本信任分配函数,建立融合多源先验信息的优化序贯验证方案;最后,结合实例进行研究,并与经典验证方案、传统Bayes验证方案、序贯概率比检验方案以及序贯验后加权检验方案进行了对比分析。结果表明,该方案由于考虑了模糊参数空间以及充分融合了多源先验信息,有效解决了模糊参数空间的处理问题,同时所确定的平均故障样本量在决策支持的参数空间均优于其他方法。     

基于智能特征提取的模糊建模及鲁棒控制

针对航空发动机全包线线性模型难以在线建立问题,提出一种基于智能特征提取的模糊建模方法。设计航空发动机特性表征参数,采用近邻传播算法提取航空发动机特性,将特性提取区域中心稳态工作点作为Takagi-Sugeno （T-S）模糊模型标称点建立全包线T-S模糊状态空间模型。基于该T-S模糊模型结合H_∞控制理论,设计参考模型H_∞控制器并开展仿真验证,仿真结果表明：T-S模糊状态空间模型稳态误差处于10^-3量级,满足模型精度要求且H_∞控制器响应时间小于1s,无稳态误差,具有较好的控制效果。     

模糊综合评判在航空工程中的应用

介绍了模糊综合评判的基本原理,并结合两个具体实例详细说明了模糊综合评判在航空工程中的应用.     

模糊AHP法在机场最小起降带优选评价中的应用

机场最小起降带的选择 ,可视为多目标决策问题 ,采用层次分析法(AHP)求解。但实际研究过程中发现 ,最小起降带优选过程中所考虑的起降要求等因素多为带有模糊概念的标度 ,一般不易把握 ,而层次分析法中关于判断矩阵的一致性指标又常常难以达到。为解决上述问题 ,将模糊集合论与决策理论相结合的产物———模糊层次分析法 (FAHP)引入到了最小起降带优选模型中来 ,对影响因素的权值确定提出了新的方法。     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择;训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

去中心化时差频差直接定位方法

针对原始利用时差频差的直接定位(DPD)方法存在数据传输量和计算量大的瓶颈,提出了两种去中心化直接定位方法。第1种方法采用去中心化配对方案,只将各观测站截获信号在站间进行一次传输,将数据传输和计算分散到各观测站间并行计算互模糊函数(CAF),构造仅满足满秩条件的互模糊矩阵(CAM)。第2种方法根据推导的任意互模糊函数间关系公式,采用归约方式去中心化的在各观测站并行计算余下互模糊函数,补全互模糊矩阵。两种方法都降低了直接定位数据传输量,提高了计算效率。性能分析和仿真实验表明本文两种方法精度性能优于两步定位方法,在低信噪比时两种方法都可达到比较理想的精度性能,在高信噪比时第2种方法与原始直接定位方法的精度性能相当。     

英语歧义和模糊现象阐释

语言歧义是一种存在于任何语言中的普遍现象,歧义的出现会造成交际双方的理解障碍,借助语境,歧义可自行消除;而模糊现象是语言符号内在的语义不清楚和意义不明确造成的,是语言的内在特征,模糊现象不可避免。歧义和模糊是语言不确定性的主要表现形式,是两个容易混淆和不易区分的概念。将对英语中的歧义和模糊现象进行阐释,分析两种现象产生的根源,区分差异,以及歧义和模糊现象在语言应用中达到的语用效果。     

一种改进的模糊度子集选取方法及其性能评估

模糊度固定(ambiguity resolution, AR)能在一定程度上加快精密单点定位收敛并提高定位精度。但是模糊度固定率和计算效率会随模糊度数量的增加而降低,因此部分模糊度固定(partial ambiguity resolution, PAR)备受关注。PAR技术的关键在于模糊度子集选取,提出了一种改进的模糊度子集选取法,将高度角、信噪比以及模糊度方差联合作为模糊度子集选取的指标。实验结果表明：静态模式下,相比于全模糊度固定(full ambiguity resolution, FAR)和基于高度角的PAR方法,该方法的固定率分别提升9.65%和2.56%,首次固定时间分别缩短6.86%和3.43%,收敛时间分别缩短15.57%和5.13%,当三种方法固定率大致相同时,定位精度分别提升4.74%和5.39%;动态模式下,该方法的固定率分别提升22.75%和0.92%,首次固定时间分别缩短12.44%和0.44%,当三种方法固定率大致相同时,定位精度分别提升3.50%和4.89%。总体而言,无论是在静态还是动态模式下,该方法相比于FAR和基于高度角的PAR方法,性能均有所提升。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

多帧PML规整化湍流退化图像复原算法

从湍流退化图像中有效地恢复出原目标图像,是空间目标成像观测亟待解决的问题。为解决强模糊实际观测湍流退化图像的复原问题,本文提出了多帧PML规整化图像复原算法。该算法主要利用非线性规整化项在点扩散函数和目标图像的估计过程中进行平滑。为验证算法的有效性,针对强噪声退化图像进行了恢复实验,实验结果证明,该算法对于强噪声湍流退化图像的复原是非常有效的。     

布站方式对基于TDOA的干扰源定位影响分析

介绍了到达时间差(TDOA)算法的基本原理,并分析了定位存在模糊解区域和无解区域的原因.对二维不同布站条件下的模糊解区域进行仿真,得到了不同角度、不同基线长度布站方式下的模糊解区域分布,总结了布站方式对二维模糊解区域分布的影响.基于TDOA的几何精度因子(GDOP)方法分析了基线长度和布站形状对定位精度的影响,在四站三...