一种航电设备故障诊断专家系统的设计

故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用 ,它是自动测试系统的核心技术之一。文中介绍一种航电设备故障诊断专家系统 ,对该系统的原理、系统组成和基本设计思想做了较详细的介绍     

基于Fuzzy ART的航天器状态监测方法及应用研究

为解决信号空间法在航天器状态监测中存在的参数阈值难以设定问题,提出一种基于Fuzzy ART神经网络的状态监测方法．该方法利用Fuzzy ART的聚类特性及网络的自主扩展性,对系统正常状态向量在多维空间进行聚类,并以网络的输出节点编号代表正常状态向量的类别．监测时,网络通过判定输入的状态向量与正常状态向量的匹配度是否满足要求而给出监测结果．该方法克服了信号空间方法各单项参数阈值难以设定问题,并且能有效地消除因噪声干扰产生的虚警．     

模糊数学在火箭发动机故障诊断专家系统中的应用初探

在简要介绍了模糊数学及其应用的基础上，重点论述了应用模糊数学为故障诊断专家系统建立诊断矩阵、确立故障征兆与故障成因间的隶属关系、模式识别等的过程和方法。最后介绍了据此原理而建立的火箭发动机的故障诊断专家系统。     

高精度伺服系统基于Fuzzy决策的专家变模态控制

本文简要回顾了具有双积分模型的电流驱动直流机电伺服系统的传统设计方法，设计了基于Ｆｕｚｚｙ决策的专家变模态控制器。该控制器积累了伺服系统设计的一些经验，具有一定的“社会智能”，可以在系统运行的不同阶段自发地选用合适的控制律，组合简单的控制方法实现高品质控制。体现了将控制任务分解成子任务分阶段完成的思想。实例仿真及实验结果说明了该方法的有效性     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

J2项和大气阻力摄动作用下卫星编队构型的演化分析

研究卫星编队构型在J2项摄动和大气阻力摄动作用下的演化进程。从相对运动动力学模型出发,分别加入J2项摄动和大气阻力摄动因素,采用数值积分对所获得的运动方程求解,得到参考星和环绕星在惯性坐标系中的绝对运动规律;将两星的绝对运动规律作差后,利用坐标转换矩阵,将惯性坐标系中两星的相对运动规律转换到Hill坐标系中。由于该方法没有经过任何简化,故研究摄动的影响时不存在误差。最后通过仿真分析,给出了J2项摄动和大气阻力摄动作用下卫星编队构型演化的相关结论,并提出进一步研究的方向。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

基于模糊失效阈值的雷达电路板可靠性评估

考虑到现代电子装备的集成度和复杂度日益提高,工作环境严酷多变,将失效阈值设定为固定值往往不能反映产品的实际情况。针对该情况,将模糊数学理论引入可靠性评估中,提出了模糊可靠性的一般计算方法。并以某型雷达功能电路为例,将性能退化数据用退化量分布法进行分析,完成了模糊阈值下雷达电路板可靠性评估,并验证了该方法的有效性与合理性。     

基于模糊策略的高速飞行器滑模控制律设计

以通用高超声速飞行器GHV为研究对象,针对其俯仰通道设计了具有良好鲁棒性的飞行控制系统.为了便于应用滑模控制理论,对该模型进行了输入输出反馈线性化,将其转换成仿射型.鉴于鲁棒性与抖振的矛盾,基于指数趋近律完成了滑模控制律结构设计,进而采用了模糊控制理论改进指数趋近律.基于遗传算法完成了所有控制参数的设计,确定了模糊逻辑...