Adaptive Fuzzy Torque Control of Passive Torque Servo Systems Based on Small Gain Theorem and Input-to-state Stability

Passive torque servo system (PTSS) simulates aerodynamic load and exerts the load on actuation system, but PTSS endures position coupling disturbance from active motion of actuation system, and this inherent disturbance is called extra torque. The most important issue for PTSS controller design is how to eliminate the influence of extra torque. Using backstepping technique, adaptive fuzzy torque control (AFTC) algorithm is proposed for PTSS in this paper, which reflects the essential characteristics of PTSS and guarantees transient tracking performance as well as final tracking accuracy. Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy logic system is utilized to compensate parametric uncertainties and unstructured uncertainties. The output velocity of actuator identified model is introduced into AFTC aiming to eliminate extra torque. The closed-loop stability is studied using small gain theorem and the control system is proved to be semiglobally uniformly ultimately bounded. The proposed AFTC algorithm is applied to an electric load simulator (ELS), and the comparative experimental results indicate that AFTC controller is effective for PTSS.     

模糊决策分析方法在新型导弹武器装备试验总体设计中的应用

军事运筹学研究方法的开放性和多样性、模糊数学中定量分析和定性分析相结合的灵活性方法,为新型导弹装备试验总体设计带来新的思路和决策分析方法。文中以试验总体设计为研究背景,给出了模糊决策分析方法的应用实例,为试验工程实践提供参考思路。     

基于模糊理论的工学结合课程质量评价研究

利用模糊多目标评价方法,结合专家经验,构建工学结合课程质量的数学模型,在对工学结合课程质量进行定性评价的基础之上,开展综合评价。通过评价实验,证实了该方法的科学性、可行性和实用性。     

基于模糊聚类理论的海洋环境谱编制技术

通过卫星遥感数据的反演技术,获取了相应研究区域内的环境因素数值;综合考虑海洋环境对结构、装置或系统损伤程度的影响,确定了研究区域具体影响因素。通过实测数据与反演结果的对比,验证了反演技术的可信性和方法的可行性。以某海域两年时间的卫星遥感数据为基础,采用模糊聚类理论对反演数据结果进行分析,确定聚类数目的最优解,编制出该片海域的海洋环境谱。     

基于稳健设计的FDM工艺参数优化(英文)

在一系列成形试验的基础上,分析了熔融沉积成形(Fused deposition modeling,FDM)工艺对制件精度影响因素,选择线宽补偿、挤出速度、填充速度和层厚4个工艺参数作为控制因子,采用稳健设计和多指标模糊综合评判的方法对FDM工艺参数进行优化。优化结果表明,4个工艺参数对制件精度影响程度不同,不仅每个参数本身需要优化,参数之间的相互匹配也必须满足一定关系,这样才能达到最佳组合,制造出较高精度的零件。     

特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)

将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。     

一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

采用模糊RBF神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断

提出一种利用模糊径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的模糊诊断模型。基于直升机旋翼不平衡故障模拟实验,对采集于旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号进行功率谱分析,并采用主分量分析(Principal component analysis,PCA)的方法进行故障特征提取。采用模糊RBF神经网络诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,同时分析了不同主分量累计贡献率和模糊子空间对故障分类精度的影响,并与RBF神经网络的诊断模型、支持向量机(Support vector machine,SVM)诊断模型进行了故障识别效果对比。结果表明,模糊聚类RBF神经网络的诊断方法对旋翼不平衡故障具有更好的识别能力。     

模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用

为了搜索系统的真实极点,将模糊聚类理论引入试验模态参数分析.根据极点之间内在的亲疏关系,将其 合理地聚为若干类,搜索每一类的最佳极点,即系统的真实极点,在稳态图中自动完成真实极点的选择.该方法 能够避免人为因素造成的识别误差,提高识别结果的可信度.在正交多项式曲线拟合和多参考点最小二秉复频 域识别系统中引入该方法,实现了稳态图中极点的自动选择,提供了真实极点选择的一种新思路.通过仿真和实 验证明了模糊聚类法对极点选择的可行性和稳定性.     

基于神经网络的飞机极限数据专家系统

利用神经网络专家系统的方法时飞机飞行参数的极限允许值进行计算，可以使推理过程变得简洁、清晰，避免了常规方法在软件实现上的诸多缺点。同时，本文采用一种模糊规则方法对神经网络专家系统的推理行为进行描述，使得神经网络专家系统能够回答有关why和how的询问。以最大允许马赫数的计算为例，本文设计了用于该参数推理的神经网络专家系统．并给出了简单算例。