基于模糊基函数网络的系统故障检测

给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例.      

自适应模型跟踪控制在仿真伺服系统中的应用

针对飞行仿真伺服系统动态性能要求的特殊性和系统本身的非线性 ,提出了自适应模型跟踪的有效控制方法。文章在探讨参考模型选取的基础上 ,推导出一种飞行仿真位置伺服系统的自适应模型跟踪算法 ,并将其用于某一飞行仿真伺服系统。实验表明 ,该算法使系统获得了优良的动态性能 ,尤其对改善系统的频率响应 ,拓宽系统频带具有很好的效果。最后给出了部分实验结果     

以校企合作推进铁路行业就业准入制度

铁路行业就业准入制度目前面临着诸多问题,校企合作是完善铁路行业就业准入制度的有效途径.建立校企合作机制的具体措施为:校企领导、工程技术人员交叉任职;共同组建"双师型"师资队伍;优化教学计划,科学合理设置课程;共同编写铁路专业教材;共同组建职业资格考评委员会.建立校企合作机制,铁路企业与铁路院校共同培养高技能人才,可以从源头上提高铁路行业就业人才的实际水平,全面提高铁路员工整体素质.     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

基于BP神经网络的国防企业技术创新能力评价

结合自组织理论提出了国防企业技术创新评价体系,构建了BP神经网络模型,运用MATLAB软件进行了模型仿真.研究发现仿真结果与专家评价结果基本一致.可见,运用BP神经网络方法对国防企业技术创新能力进行评价有一定的通用性、便捷性和实用性.     

基于潜在成分的时变系统损伤的概率神经网络分类

提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR／TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR／TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分（LCs）,将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络（PNN）进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明：该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。     

动力涡轮驱动的逆升压式空气循环制冷系统优化设计

基于典型飞行剖面分析计算,对目前电子设备吊舱所应用的各种环境控制系统进行了简要介绍,并分别分析了其优缺点.通过比较指出:动力涡轮驱动的逆升压式空气循环制冷系统是适用于电子设备吊舱冷却的有效方案之一.此系统在保证冷却涡轮处于设计工况的条件下,让部分冲压空气通过动力涡轮,因此,不会有非设计工况下冷却涡轮效率下降的问题,可以获得较大的制冷量.本文建立了该系统及各附件的数学模型,确定了系统设计计算方法,并分别以系统质量最小和性能系数最高为优化目标函数,提出了系统优化设计方法.     

系统可靠性增长评估模型研究

根据系统在研制期间故障强度变化规律,考虑故障间隔时间影响的情况下,提出了广义可靠性增长评估模型,分析了其参数特性,并给出了拟合优度检验方法;然后,给出了定时截尾和定数截尾情况下,模型参数的极大似然估计公式,采用Simpson方法将积分函数化为求和函数,使得参数估计计算方便,给出了趋势检验方法给出了可靠性增长评估公式;最后,结合发动机故障数据进行了的实例分析,结果表明,模型对试验数据拟合较好,评估结果符合工程实际,模型具有实际应用价值.      

基于广义系统表达式的模糊系统稳定性分析

研究不确定T-S模糊系统的稳定性问题,并基于模糊广义系统表达式,给出了系统稳定的充分条件。在此基础上,转化为求解线性矩阵不等式的问题。与以往结果相比,减少了求解过程的计算量。同时,为了得到更为松弛的线性矩阵不等式条件,提出一种新的模糊控制器设计及模糊Lyapunov函数。算例说明所提方法有效和可行。     

Carbon dioxide dynamics of combined crops of wheat,cowpea, pinto beans in the Laboratory Biosphere closed ecological system

A mixed crop consisting of cowpeas, pinto beans and Apogee ultra-dwarf wheat was grown in the Laboratory Biosphere, a 40 m³ closed life system equipped with 12,000 W of high pressure sodium lamps over planting beds with 5.37 m² of soil. Similar to earlier reported experiments, the concentration of carbon dioxide initially increased to 7860 ppm at 10 days after planting due to soil respiration plus CO₂ contributed from researchers breathing while in the chamber for brief periods before plant growth became substantial. Carbon dioxide concentrations then fell rapidly as plant growth increased up to 29 days after planting and subsequently was maintained mostly in the range of about 200–3000 ppm (with a few excursions) by CO₂ injections to feed plant growth. Numerous analyses of rate of change of CO₂ concentration at many different concentrations and at many different days after planting reveal a strong dependence of fixation rates on CO₂ concentration. In the middle period of growth (days 31–61), fixation rates doubled for CO₂ at 450 ppm compared to 270 ppm, doubled again at 1000 ppm and increased a further 50% at 2000 ppm. High productivity from these crops and the increase of fixation rates with elevated CO₂ concentration supports the concept that enhanced CO₂ can be a useful strategy for remote life support systems. The data suggests avenues of investigation to understand the response of plant communities to increasing CO₂ concentrations in the Earth’s atmosphere. Carbon balance accounting and evapotranspiration rates are included.