基于区间二型模糊终端滑模控制的飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,提出区间二型模糊控制与非奇异终端滑模控制结合的算法.首先,采用非奇异终端滑模控制方法,根据滑模控制的强鲁棒性及快速响应特性,令四旋翼飞行器系统实现在有限时间内收敛并对外界干扰具有较强抵抗力;同时,采用区间二型模糊控制,将滑模面作为模糊控制的输入,趋近律作为模糊控制的输出,实现对滑模面增益的动态调节,增强对外界随机扰动的适应能力并提高系统收敛速度、削弱抖振.基于Lyapunov函数证明系统的稳定性.仿真结果显示,本文设计的控制器具有更加平稳的输出,同时对四旋翼姿态角度的跟踪更加迅速、精确.     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法,但对ＧＰＳ航姿系统来说,若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上,文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围,以加快模糊度的解算速度,并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

摇臂探测车折叠式悬架的综合评价与设计分析

悬架是探测车车体与车轮的连接部件,对整车体积影响较大。为减小探测车在着陆器 内所占的空间,将悬架设计成可折叠展开形式。概括了可折叠悬架展开的特点及其设计要求 。针对同一展开悬架构型,提出了4种可折叠悬架的构型方案,对它们进行了模糊综合评价 ,确定了综合性能最优的一种构型。设计了一种弹簧驱动的可折叠悬架,并分别对折叠和展 开状态悬架进行有限元分析,结果悬架的刚度和强度均满足设计要求。最后对悬架的展开过 程进行了动力学仿真分析,得到了车体质心的垂直加速度和速度曲线。结果发现,在采取改 进措施后,车体质心垂直加速度明显减小。
     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

航空发动机涡轮前温度场数据分析方法

在航空发动机整机测试条件下,温度场测试具有局限性。介绍了1种发动机涡轮前温度场测试数据的统计分析方法,该统计方法较为有效;引入模糊原理,对统计量进行了概率分析,使得统计量评估更加完善。     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.