基于T-S模糊模型的非线性分布参数系统极点配置P-sD控制CSCD

采用Lyapunov直接法讨论分布参数系统的稳定性,建立分布参数系统的Lyapunov函数。为保证分布参数系统稳定,应使Lyapunov函数对时间的微分小于0。由于分布参数系统中存在空间一次微分项与二次微分项,Lyapunov函数对时间的微分中将出现常数项与积分项,针对常数项,引入空间一次微分项来抵消;针对积分项,引入对应的状态反馈来使系统稳定。利用边界条件量化Lyapunov函数对时间的微分中的各项,从而设计控制器,这是一种新的设计P-sD状态控制的方式。其中状态反馈的部分采用极点配置的方法来设计,当分布参数系统中出现状态变量的非线性函数时,采用T-S模糊模型表达,可以通过状态变量的线性组合精确描述非线性项,以便极点配置设计状态反馈。针对两个非线性分布参数数学模型进行仿真,结果证明设计的P-sD状态控制器可以使分布参数系统稳定,并达到期望的效果。     

适用无人机的小型燃料电池控制方法

燃料电池动力系统作为一种长航时电动无人机的动力方案,其燃料电池的控制技术是决定动力系统可靠性和高效性的关键技术。针对用于无人机的小型空冷型开放阴极的质子交换膜燃料电池,考虑面向工程应用的燃料电池整体控制过程,兼顾电堆温度控制和水管理,提出了一种前馈型模糊PID的电堆温度控制方法,同时设计了一种基于安时积分门限法的膜水含量调节策略,以实现对整个燃料电池系统的高效控制。通过搭建燃料电池温度控制与水管理试验平台,对所提出的控制技术进行了试验验证,并与现有温控和水管理方法进行了对比分析。试验结果表明：所提前馈型模糊PID方法在较长时间的燃料电池启动过程中能够较快地达到目标温度,相比于PID方法减少了7%的调节时间,与传统模糊PID方法相当;燃料电池电流持续减小时,所提前馈型模糊PID方法对超调量的抑制效果具有明显优势,其超调量仅为PID方法的34%,为传统模糊PID方法的43%;所提安时积分门限排水控制方法既能防止水淹故障,又可提高燃料经济性,在所给工况中相比现有方法节约了15%的氢气。     

基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估

针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。     

增程式APU混沌退火混合粒子群优化模糊PID动态控制

针对增程式辅助动力单元(APU)工作点切换过程的控制,提出了一种混沌退火混合粒子群(CAHPSO)算法优化模糊比例积分微分(PID)控制的增程式APU动态控制策略。该算法将标准粒子群(PSO)算法与混沌搜索和退火机制融合,强化全局寻优能力,并采用该算法离线优化模糊PID控制参数。为验证该控制策略的有效性,本文建立了APU仿真模型。仿真结果表明:该控制策略可使APU在工作点从热机点逐步切换至高负荷点的过程中稳定时间短,在三个工作点切换控制过程中稳定时间分别为2.92 s,2.88 s,2.79 s;可使APU转速超调率小,在小负荷点向中负荷点切换时超调约0.95%,在其余过程未出现超调;可使APU转矩变化平缓,在中负荷点向高负荷点切换时转矩仅超调0.16 N·m,具有良好的动态控制效果。      

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。     

基于模糊软集合和Bayes的后续备件组合预测方法

针对后续备件需求预测精度低的问题,提出一种基于模糊软集合和贝叶斯的后续备件组合预测方法。首先根据后续备件的消耗规律,分别提出后续备件因果预测模型和时序预测模型;然后选取残差平方和、信息熵和相关系数作为预测效果的评价准则,以两种单项预测方法的预测效果作为先验信息,采用德尔菲法对单项预测方法进行模糊评价,构建模糊软映射;最后综合先验信息与专家模糊评价值,利用贝叶斯方法确定组合权系数求得预测结果。结合算例,对比分析方法的优越性,表明该方法具有较好的合理性和有效性。     

基于模糊理论的直升机驾驶舱人机工效综合评价研究

影响驾驶舱人机工效的因素非常多，交联关系复杂，在对其进行综合评价时，必须考虑系统因素内在的模糊性、评价指标与原则定义上的模糊性以及评价专家认识上的模糊性。探讨应用模糊综合评价的方法进行驾驶舱人机工效评价，给出了应用模糊综合评价法进行人机工效评价的一般过程和处理方式，并用典型事例进行验证。     

基于模糊逻辑的软件项目风险评估方法

风险评估是软件项目风险管理的重要内容。利用成本估算模型中已有的专家知识和启发信息进行风险评估的RiskMethod方法是一种较优的风险分析方法,但是实际项目中存在的模糊性信息对分析数据的准确性影响较大,导致评估结果的可信度降低。将模糊逻辑应用于RiskMethod方法中,使用COCOMO II模型的成本驱动作为每个风险事件的对应驱动,将评估的输入量使用三角模糊数的方法模糊化成模糊输入量,将评估结果使用重心方法去模糊化成输出量,从而提出了基于模糊逻辑的软件项目风险评估方法,并通过实例说明了方法在实际项目中应用的可行性。     

航天器精确节能模糊脉冲调宽控制器的设计

为实现航天器精确、节能的姿态或轨道控制,提出一种采用脉冲宽度调制PWM(Pulse Width Modulation)与模糊比例微分PD(Proportional Differential)控制相结合的模糊PD-PWM控制器.其中PWM能将开关型控制转化为相应的精确线性控制,而模糊PD控制在能量消耗限制不同情况下可实现两种快速、节能的控制过程.在分析大气层外拦截器EKV(Extra-atmospheric Kill Vehicle)处于目标捕获和末制导阶段对姿控系统的不同性能要求的基础上,以EKV姿控系统为例介绍了模糊PD-PWM控制器的设计和优化过程.说明了模糊PD控制器隶属度函数的设计、待优化参数的选择以及模糊控制规则的设计,重点叙述了遗传算法GA(Genetic Algorithms)中适应度函数的设计方法,并对隶属度函数进行了优化.仿真结果证明优化后的控制器能满足EKV不同阶段姿态控制要求,具有精确、节能的特点.