综合火力／飞行控制系统的一种自调整因子模糊控制

研究了综合火力／飞行控制系统（ＩＦＦＣＳ）模糊控制器因子的自调整问题。本文用降半凸函数和指数函数来描述量化因子及比例因子与误差ｅ的关系，提出了自调整因子模糊控制的一种设计方法，并进行了计算机仿真验证。仿真结果表明，这一方法的控制效果是较满意的。     

敏捷性导弹的双网络逆动态模糊神经网络控制

新疆敏捷性导弹为了获得更高的机动性、敏捷性和好的导引精度，许多采用推力矢量控制方案，本文讨论了一类带推力矢量控制导弹的数学建模，在此基础上提出了一种适用于此类新型导弹的模糊神经网络控制方案，采用双网络逆动态学控制结构，数字仿真表明所提出的控制方案对于系统内参数不确定性和非线性变化具有强的适应性。     

基于遗传算法的高速飞行器模糊飞控一体化

以高超声速飞行器通用模型的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了一体化飞控系统.飞控系统由1个模糊控制器和2个PD控制器组成.基于遗传算法实现了模糊控制规则和PD反馈参数的自动优化,无需先验知识和训练数据.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求,特别是鲁棒性优于同样采用模糊控制的经典双回路飞控系统.     

飞机界面设计颜色匹配性

针对飞机显示界面设计中存在的问题,开发了一个用于工效学实验的飞行信息显示界面仿真模型.以该模型为背景开展实验,综合使用主观和客观测量方法对不同颜色匹配特性进行了研究.以反应时间作为绩效评价指标,并利用模糊数学的方法对主观数据进行处理.实验得到以下主要结果:确定了不同背景色和目标色匹配的辨识快慢顺序和喜好程度;不同颜色匹配的作业绩效和喜好程度不全相一致;白色/红色、棕色/黄色、暗灰/蓝色、黑色/淡绿、白色/蓝色较适宜作为背景/目标色组合,白色/黄色、黑色/蓝色则不适宜.     

模糊算法在智能车控制中的应用

在自行设计的智能车中,方向控制和速度控制都存在高度非线性的问题。采用模糊算法与PID算法相结合的方法,实现了对方向和速度的优化控制,即采用模糊算法对智能车方向进行控制;采用模糊PID算法实现了对于智能车的速度控制。从而使智能车能够根据路况的变化,做出相应的控制决策。控制策略是在Freescale单片机MC9S12DGl28B上编程实现,实验表明：加载了模糊算法的智能车,对赛道的适应性和控制的稳定性都得到了较大的提高,具有很好的控制效果。     

模式识别与模糊三值逻辑推理探讨

本文介绍了模式识别的概念与基本方法,形象思维与模式识别的关系和模糊逻辑与模糊推理,提出模糊三值逻辑的推理方法,旨在进一步探讨模式识别的方法和模糊逻辑推理理论,并附应用实例。     

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.     

拦截机动目标的模糊导引律研究

使用模糊方法研究了三维实际追逃问题的最小能量导引律问题。首先,通过对一些状态变量的定义域进行在线模糊分区,一方面,将非线性模型变为模糊T-S线性模型;另一方面,又能方便地处理目标的任意机动而引起的目标运动方向的变化。其次,利用RH（Receding Hori-zon）控制方法和伴随技术,在目标作对抗性机动条件下,获得了一个有效拦截的导引律。数值仿真结果表明,由这种导引律导引的导弹能够精确拦截任意机动的目标。     

民航机场风险评价模型应用探讨

机场安全是民航安全管理的重点之一,是正确的指导民航风险管理工作的重要内容.在对民航机场进行风险因素辨识及风险分析的基础上,利用层次分析法和模糊数学理论建立了民航机场风险评价模型,并以首都机场为评价对象,对其进行了风险评价.     

基于神经网络的直升机协调转弯控制律设计

针对直升机协调转弯控制提出了一种控制律设计方法。首先,在小扰动线性模型基础上,建立描述直升机全包线范围内的T-S模糊模型。其次,分析直升机协调转弯机理,确定相应的控制律结构,利用参数优化算法确定控制参数。最后用所得的控制参数样本训练径向基神经网络,实现全包线范围内的连续调参控制律。仿真结果表明,直升机转弯性能完全满足指标要求,所提出的控制律设计方法可行、有效。