基于聚类算法的模糊逻辑结构与系统性能分析

针对一类特殊的模糊逻辑系统，对模糊逻辑规则结构与系统性能之间的关系进行了深入细致的数学推导和分析，从而得出在采用聚类技术构造模糊逻辑结构中影响系统性能的主要因素。通过相关的论证与分析，为各种聚类算法在模糊逻辑结构辨识中的应用奠定了理论基础，避免了以往对模糊结构与性能之间表述的含糊性和不系统性，为模糊逻辑系统的合理设计及其应用提供了数学依据。     

飞控系统的模糊模型及其研究

在Takagi-Sugeno模型的基础上,建立了飞控系统的模糊模型。讨论了该模型的整体渐近稳定性,给出了判定该模型的整体渐近稳定的充分条件和满足一定条件的控制器的设计方法。最后对国产某飞机的纵向短周期运动系统的分析说明本文的模型是合适的,方法是有效的。     

混合H2/H∞鲁棒控制在飞行控制中的应用

利用混合Ｈ２／Ｈ∞鲁棒控制技术,研究飞机纵向控制系统的综合问题,针对飞机控制系统含有大量的非线性和不确定因素,用混合Ｈ２／Ｈ∞鲁棒控制一性状态反馈控制器,使飞机控制系统在鲁棒稳定条件下,满足一定的性能指标,在国产某飞机纵向控制系统中的应用表明,所提出的方法是实用的和有效的。     

简化概率数据关联算法

基于所有落入目标关联域内的点迹并不都与目标关联的事实,提出了一种新颖的工程概率数据实用算法--基于聚矩阵分解的概率数据关联算法。仿真结果表明该算法具有计算量小,关联性能好等优点。     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

基于神经网络的机动目标信息融合与并行自适应跟踪

基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调整系统方差以适应目标的运动变化 ,具有对目标各种运动状态的良好自适应跟踪能力     

非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用

基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波（ＥＫＦ）更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计（或称为飞行轨迹重构）问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明：提出的非线性近似滤波方法比ＥＫＦ有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比ＥＫＦ更好的结果。     

LMI-BASED AERO-ENGINE CONTROLLER DESIGN

Recently,robust control has great theoreticalsignificance and practical value and has gained a lotof interest for its characteristic.With the develop-ment and abroad applications of linear matrix in-equalities( LMIs) in Control Theory( Gahinet[1] andIwasaki[2 ] ) ,the study of H∞ controller designbased on Riccati equation is gradually transformedinto the approach based on LMI.The concrete ap-proach is to convertthe problemsof stability condi-tion,controller design and tracking in control …     

一类非线性系统的D型在线学习控制

结合对初始状态的学习,给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的D型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈,且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后,将所得结论应用于机器人系统,表明本文方法是有效的。     

归一化RBF网络的结构优化策略

针对归一化RBF网络，利用基于山峰函数的减法聚类算法构造归一化RBF网络的初始结构，采用奇异值分解(SVD)算法分析了网络隐含层节点与奇异值、累积贡献率以及索引向量的关系，并对归一化RBF网络的结构进行了优化。最后，对该优化策略的可行性和有效性进行了仿真验证和性能比较。