基于被动复制方式的容错CORBA模型

容错CORBA(Common object request broker architecture,公共对象请求代理体系结构)是OMG(Objectmanagement group,对象管理组织)为了给分布式系统带来容错特性而对通用CORBA所作的一个扩展。文中首先介绍了基于被动复制方式的容错CORBA模型——PFORBUS,针对其中主服务器的重要性,该模型提出了一个主服务器选择算法,该算法基于三角模糊数对不同服务器的可靠性进行评价,从而找出可靠性评价值最高的服务器作为主服务器。然后详细介绍了PFORBUS模型在该算法支持下的相关工作,包括系统初始化、正常工作流程及主服务器失效后的处理等。最后对该模型采用不同主服务器选择算法的情况进行了仿真,并取得了较好的效果。     

基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计

从蒸汽发生器的水位特性出发，对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性，采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system，ANFIS)技术，建立了模糊控制规则库，实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能，完成了软、硬件的综合设计，并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片，以保证系统的实时性；软件采用了模糊一神经网络算法，以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明，该控制系统工作稳定可靠，具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。     

一类变结构控制系统滑动模态的特征值条件

在单输入双线性常值变结构控制和比例变结构控制及一般双线性常值变结构控制系统的基础上，将系统推广到一般多输入双线性系统的比例变结构控制，引入排序截尾算子取变结构控制律与状态变量中ｍ个绝对值较大的分量成比例实现对ｎ个被控变量的控制，采用李亚普诺夫方法研究这类系统的滑动模态，得出此类系统产生稳定滑模运动的条件，并对该条件进行讨论和简化，将其表述成系统矩阵与双线性矩阵特征值之间的关系式。同时给出了一个三阶     

羊毛精纺织物服用性能优选的多属性模糊决策

本文应用多属性目标决策的方法,评判不同规格毛织面料的"满意度",客观地提供一个重要的优选辅助依据。     

直升机滑油换热器的结构优化设计

在直升机肋管式滑油换热器的初步热力性能设计计算基础上,应用数值优化原理,对滑油换热器结构的优化设计进行了研究,建立了结构优化程序.该程序以滑油换热器的重量为目标函数,采用正弦法去约束并结合单纯形加速法寻优.实例计算表明,将滑油换热器的热力性能计算程序同结构优化程序结合起来,可以建立自动匹配的换热器设计及优化程序系统.应用该软件,输入设计要求,就可获得既满足性能要求,且重量最轻的肋管式滑油换热器.该软件可推广应用于各种类型肋管式换热器.     

模糊相似度景像匹配算法研究

研究了求取图像模糊特征域的计算方法,提出了采用图像模糊集相似度进行景像匹配的方法,并探讨了综合利用多种模糊集相似度算法进行匹配的方法,进一步提出了模糊综合相似度(FSSM)匹配算法.仿真验证表明,FSSM算法具有适应性好、匹配率高等优点,且实时性也较好,为飞行器实时景像匹配提供了一种可行方法.     

大型航天器SGCMG系统的奇异性分析研究

应用单框架控制力矩陀螺系统（SGCMG）是大型航天器姿控系统较为理想的选择，但是该系统存在严重的奇异现象，增加了操纵律的设计与开发的难度。文章从奇异性分析的角度对单杠架控制力矩陀螺系统的奇异状态进行了研究，提出了奇异可回避性的判别方法，并据此对SGCMG系统奇异状态进行了系统的分类，针对常用的各种构形的SGCMG系统进行了讨论。     

危害性分析中的模糊数学方法

利用模糊集合理论对影响故障模式危害性的各因素进行了模糊化处理，建立了故障模式危害性评定的模糊评判模型，并阐述了模糊评判方法的基本步骤。     

应用分力合成方法提高系统性能指标的研究

提出了将柔性结构的分力合成主动振动抑制方法和反馈控制律结合使用来提高柔性结构控制系统性能指标的方法。应用该方法仅需要知道闭环系统及柔性振动的频率及阻尼，而且可以同时抑制任意多个振动模态（包括控制器引起的振动，柔性振动及其他形式的振动），分力合成方法对频率及阻尼的不确定性具有较强的鲁棒性，使该方法易于工程实现，文章针对单柔性杆，将分力合成主动振动抑制方法和反馈控制相结合，设计了不同形式的大角度机动控制律，数值仿真和试验结果充分验证了方法的有效性。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.