基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

预估Fuzzy-PID在中央空调控制系统中的应用

电加热常作为中央空调的末端设备置于被调节房间风道入口处,微调加热以提高温度控制精度,为此提出一种电加热温度控制方法,采用预估Fuzzy-PID复合控制算法,通过对加热功率的调节进行闭环控制,实现控制点温度的稳定控制.新的控制算法结合了smith预估控制、Fuzzy和PID控制器的优点.在MATLAB环境中仿真预估Fuzzy-PID控制中央空调末端电加热,结果表明该控制方法能提高温度稳定性并降低能耗,控制精度达到±0.1℃.该控制方法同样适用于其它含有电加热元件的场合.      

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

提高铷原子频标短期稳定度的研究

对影响铷原子频标短期稳定度的三个因素进行了分析,在此基础上提出了改善短期稳定度的方法和措施,并通过试验进行了验证,获得改进后的铷原子频标的短期稳定度指标,短期稳定度从7×10^-12／1s提高到1．20×10^-12／1s。     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

叶片锻模的关联设计

为提高叶片锻模的设计效率,提出了叶片锻模的关联设计方法.根据叶片锻模设计在不同阶段的特点,三维图与二维图的关系,以及锻件、分模实体、模具外形和上下模具之间的关系,采用参数化、主模型、引用集、Wave等方法实现叶片锻模设计的关联.     

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。