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。     

模糊神经Petri网及在武器装备效能评估中应用

将模糊Petri与神经网络理论相结合,提出了一种关于武器装备效能评估的模糊神经Petri网模型。将模糊逻辑规则应用到专家评判中得到模糊Petri网,并在此基础上将人工神经网络引入到模糊Petri中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。仿真结果表明该模型是可行和有效的。     

具有Fuzzy约束的多目标规划解的稳定性

本文研究具有Ｆｕｚｚｙ约束的多目标规划解的稳定性。首先利用对称三角Ｆｕｚｚｙ数建立了带参数的Ｆｕｚｚｙ规划,然后讨论了其解集的一种稳定性,并得到了α－（弱）有效解对级数α是稳定的结果。     

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。      

智能航迹推算系统的研究

提出了一种新模糊滤波法用于补偿磁罗盘测量值中的低频干扰。在此基础上 ,进一步提出了一种新的滤波方法 :模糊 -补偿滤波法 ,以消除磁罗盘测量值中各种干扰的影响。仿真表明 :在较长的时间内 ,采用模糊 -补偿滤波法的航迹推算系统的航向估值误差和位置误差均较小。     

超机动飞行非线性动态逆 - 模糊自适应控制

对带推力矢量飞机的飞控设计问题进行了研究。根据奇异摄动理论将受控状态变量分为快变量和慢变量，然后根据非线性动态逆理论分别对内环和外环进行设计。针对非线笥动态逆要求准确的数学模型的特点，引入模糊自适应控制以考虑模型的不确定性,最后对所设计的飞控规律进行过失速机动仿真。结果表明，在存在较大模型误差的情况下，所设计的飞控规律安全能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行。     

自组织模糊解耦控制在飞机着陆中的应用

为了更好地控制飞机的着陆飞行，采用模糊推理的方法，实现飞行高度和飞行速度的解耦控制。所设计的自组织模糊控制器，其模糊控制规则用解析形式进行描述，并通过修正因子的在线调整而改变，适应了系统响应的过程。同时，通过削弱量化误差以及在点附近引入PI补偿控制器，提高了系统的动态、静态性能指标。     

基于模糊评判方法的涡轮叶片蠕变疲劳寿命预测

根据蠕变产生的机理 ,将工程模糊综合评判方法应用于发动机涡轮叶片蠕变寿命预测 ,并通过实例验证了该方法的可行性和有效性     

非线性系统的建模技术及其在智能化数控加工中的应用

基于人工神经网络与模糊控制理论 ,对非线性系统提出了一种自组织模糊神经网络模型 ,并推导出一类新型学习算法。针对智能化数控加工中测力平台并不实用的问题 ,应用该模型和交流伺服电机电流进行切削力的间接测量。加工现场表明本文所建模型是有效的     

模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景,可以广泛应用于发动机的故障诊断。