基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。     

基于运动学原理的LBI解模糊算法

模糊相位差定位是当前无源定位体系中的一个热点问题。传统LBI解模糊算法设备需要量大、信号处理复杂。利用卫星测量获得的"模糊"相位差与目标位置始终表现出最强的相关性原理,提出了基于运动学原理的LBI解模糊算法。仿真实验表明:在满足30°天线覆盖范围要求下,该算法收敛速度快,定位精度高,设备需求少,具有较强的工程可实现性。     

多参仪器模糊自调谐离散滑模控制方法

针对多参数仪器的非线性高精度大动态控制问题, 提出对电机力矩脉动、 摩擦扰动及其他未建模干扰等非线性因素,用两个独立的模糊自调谐回路进行自适应抑 制衰减的方案,并进行了理论分析和建模仿真,表明该方案在宽速率范围内以及高动态 仿真情况下,幅值误差小于5%,相位误差小于5°,并可在大动态宽速率范围内进行自 适应调整,因此可改善多参数仪器在非线性复杂扰动情况下的工作性能。     

基于粒化模糊熵的机载燃油泵故障诊断

由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。为了实现机载燃油泵的故障状态特征提取,以模糊熵作为机载燃油泵振动信号的基本特征,提出了基于模糊信息粒化和模糊熵的机载燃油泵故障诊断方法。首先,采用模糊信息粒化方法对振动信号进行粒化处理,得到包含最小值、中值、最大值三组模糊信息粒;其次,计算模糊信息粒的模糊熵值;最后,将熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于机载燃油泵及轴承实验数据,分析结果表明,该方法可有效实现故障诊断。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

一个模糊软件可靠性确认模型

模糊软件可靠性模型不仅适用于刻划测试阶段的软件可靠性行为,而且适用刻划确认(验收)阶段的软件可靠性行为。并给出在确认(验收)阶段判定软件是否达到可靠性目标的准则。     

飞控系统的模糊模型及其研究

在Takagi-Sugeno模型的基础上,建立了飞控系统的模糊模型。讨论了该模型的整体渐近稳定性,给出了判定该模型的整体渐近稳定的充分条件和满足一定条件的控制器的设计方法。最后对国产某飞机的纵向短周期运动系统的分析说明本文的模型是合适的,方法是有效的。     

模糊综合评判法在信息技术对传统产业贡献的综合效果评价中的应用

根据全面性、可测性、客观性、层次性以及定量分析与定性分析相结合的原则,经过调查研究和专家讨论,建立评价信息技术对传统产业贡献的综合效果的指标体系,并对模糊综合评判法在其评价中的应用问题进行了研究。     

基于变论域的导弹电液伺服机构自适应模糊滑模控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制,提出了一种自适应变论域模糊滑模的设计方案。引入变论域自适应模糊控制器,在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数以逼近理想控制器,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,确定模糊滑模补偿控制项,以补偿逼近误差并消除外部干扰的影响。仿真实验结果验证了该控制方案的有效性。     

单输入模糊控制在液位控制系统中的应用

本文提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于液位控制系统,取得了满意的控制效果.单输入模糊控制器规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性和稳定性.通过对水箱的控制实验,结果表明,该方法在实践过程中是切实可行和值得推广的.