模糊相似度景像匹配算法研究

研究了求取图像模糊特征域的计算方法,提出了采用图像模糊集相似度进行景像匹配的方法,并探讨了综合利用多种模糊集相似度算法进行匹配的方法,进一步提出了模糊综合相似度(FSSM)匹配算法.仿真验证表明,FSSM算法具有适应性好、匹配率高等优点,且实时性也较好,为飞行器实时景像匹配提供了一种可行方法.     

危害性分析中的模糊数学方法

利用模糊集合理论对影响故障模式危害性的各因素进行了模糊化处理，建立了故障模式危害性评定的模糊评判模型，并阐述了模糊评判方法的基本步骤。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法

针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题，本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解，估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间，然后结合扩频码序列的有限符号集特性，利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题，得到扩频序列的精确估计，最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列，完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能，且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。     

高雷诺数湍流非预混火焰及NO生成的大涡模拟

采用两种亚网格湍流燃烧模型,即化学建表方法结合假定概率密度模型和稀疏拉格朗日过滤密度函数方法,对高雷诺数湍流非预混火焰Flame D进行数值研究,定量比较不同亚网格模型的差异,并对火焰特征、污染生物生成特性进行分析。结果表明,两类亚网格燃烧模型预测的温度及大组分分布相近,稀疏拉格朗日过滤密度函数方法可以更好地模拟CO质量分数分布。不同的假定概率分布均可合理描述湍流与火焰的相互作用,之间的差别主要体现在NO分布,Dirac函数远高估了NO生成,而Top-hat函数则略低估了NO生成,Beta函数表现最优。Flame D的高温区及NO质量分数均主要分布在当量混合线及富燃侧附近。受高温伴流的影响,NO质量分数与温度一直保持高度正相关,峰值主要集中在标量耗散率很小的区域。不同截面上,反应物中的O_2和生成物中的H_2O均与NO高度相关。     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

DES与DDES在湍流分离中的原理与性能研究

随着工程上流动结构的日益复杂，兼具雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方法高效率与大涡模拟（LES）高精度的分离涡模拟（DES）类混合方法成为现阶段工程中最有效的湍流模拟方法之一。围绕DES类混合方法中的DES与延迟分离涡模拟（DDES）方法开展工作，分析二者开关函数构造上的不同，研究延迟因子作用机理，并考察DES与DDES方法的求解能力。研究表明：DES与DDES方法在模拟表现上存在一定差异，DDES方法通过引入延迟因子，保护RANS求解区域，改善模化应力不足，降低了DDES方法对交界面系数CDES敏感程度；DDES方法在计算过程中容易出现过度保护，导致求解瞬时涡结构能力不如DES方法，分析与延迟因子引入比重及开关函数构造形式有关。     

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题

在飞机装配中,要求调姿基准点距离误差和最小以及各点距离误差满足容差条件。以往的飞机位姿评估算法注重距离误差和最小,可能出现调姿基准点的距离误差不满足容差约束的情况。为了求解在满足容差约束条件下的距离误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强约束条件,可以通过迭代方式进一步减小飞机调姿基准点最大距离误差。仿真算例和蒙特卡洛分析证明,求解约束优化的粒子群算法和改进的粒子群算法在求解飞机位姿评估问题时,求解得到的调姿测量点最大误差小于奇异值分解法。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。