概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法

首次提出了概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法,并以一组疲劳寿命数据为例描述了参数估计的具体过程。对随机样本分别采用模糊与随机方法和数理统计方法进行了参数估计,结果表明：用模糊与随机方法比用数理统计方法得到参数估计值更接近理论值。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

大迎角非定常气动力建模与模型比较

应用系统识理论,以６００ 三角翼纵向俯仰运动为例,在频率域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的非定常气动力数学模型及非线性代数模型,在时间域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ反变换法及数据库法的阶跃函数模型。用大振幅非定常实验数据进行模型参数辨识。本文主要对Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型初值的选取进行讨论,并对所建立的几种数学模型进行比较。结果表明,基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的数学模型,有明确的表达式,拟合结果较好;非线性代数模型表达式简单,便于应用,但对于不同实验模型,表达式不同;基于Ｆｏｕｒｉｅｒ 反变换法的阶跃函数模型,表达式复杂,而且当时间趋于零时,计算误差较大;基于数据库法的阶跃函数模型没有明确表达式,但其精度较高,可以用于对其他模型结果的比较。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

模糊综合评价法在知识管理绩效评价中的应用

随着知识经济时代的到来，知识管理水平已经被越来越多的企业重视，但现有的知识管理水平评价方法存在很多不足之处：一是评价指标体系不完善；二是评价指标体系框架抽象单一，缺乏系统性，或者评价指标体系和评价过程过于复杂，可操作性不强；三是定量方法不足，不能反映企业的发展状况。文章从组织知识存量的层次结构及其动态过程的角度，对知识管理绩效评价的指标体系进行分析和设计，并运用模糊综合评价方法，建立绩效评价模型加以验证。     

舰舰导弹武器系统综合作战效能多因素模糊评估

讨论了目前舰舰导弹武器系统作战效能评估中的几点不足,提出了用多因素模糊评估的方法评估舰舰导弹武器系统的综合作战效能。首先,给出了多因素模糊评估模型,包括确定评估因素指标集和加权相对偏差距离最小法的评估步骤;其次,通过对具有典型意义的5种舰舰导弹武器系统的综合作战效能进行多因素模糊评估,给出了应用示例,并对评估模型进行了分析,得出结论。     

模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

基于模糊变结构的空间飞行器姿态控制

根据空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点,对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数,对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的控制方法具有姿态跟踪精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。