QUADRI-THRESHOLD ALGORITHM OF CO-LOCATED RADAR-TO-ESM CORRELATION

A quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm is presented and the corresponding four thresholds (high threshold, middle threshold, low threshold, and threshold margin) are given. The proposed algorithm is especially suited for the scenarios where each radar track is specified by different numbers of measurements. Using a simple and effective discriminant function based on the fuzzy synthesis function, the proposed quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm first selects the two most likely radar tracks and then makes the soft decision based on the selected two tracks. The introduction of the threshold margin in the presented algorithm can further reduce misclassification errors. Simulation results show the feasibility of the algorithm.     

基于模糊层次分析的航材仓库保障效能评估

通过分析航材仓库保障工作具体情况,查找相关国军标规定,构建了航材仓库保障效能评估指标体系;通过层次分析法确定指标权重和隶属函数,进而建立了基于模糊层次分析法的评估模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高航材仓库保障效能提供了帮助。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

飞机外形参数的气动与隐身综合优化设计

以气动力及雷达散射截面参数为目标函数,主要优化对总体外形和飞机性能影响较大的机翼、尾翼的平面形状几何参数以及少数几个机身几何参数;根据第4代战斗机的设计要求,确定各个目标的理想值、最低可接受值,以及各个约束的满足区间,应用模糊优化理论,建立各个目标的满意度函数及各个约束条件的满足度函数,并使用多目标总满意度函数和常权、变权的不同组合,建立了5种外形参数模糊优化模型,使设计人员可以根据不同的设计思想和设计目的选择优化模型与翼面形状的组合.     

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

企业生产系统综合评价的理论与方法研究

进入８０年代,企业生产系统所片环境的变化引起了与其相关的诸多方面的变化,也使传统的生产系统评价体系不再适应现代生产系统;发展适应现代环境的生产系统评价体系已成为当务之急,本文从生产战略角度论述了企业生产系统综合评价的重要意义及其内涵的发展与演变,对其现状进行了综述;并结合中国企业的实际情况,构造了适合现代企业生产系统的评价指标体系,提出利用模糊综合评判方法对生产系统进行评价,应用本文所述的评价指标     

基于MAX—⊙复合运算和模糊关系Pb的多维模糊推理算法

模糊推理是广泛应用在人工智能AI中的一种不精确推理方法 ,本文采用MAX -⊙复合运算和模糊关系Rb,依据J.F .Baldwin真值限定概念 ,给出在离散隶属函数下的多维Sugeno -Takagi模糊推理算法。     

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

无人直升机的动态逆模糊集成控制

对于一个非线性系统,利用其近似的线性化模型求出系统的近似逆,采用模糊控制方法抑制误差对系统输出的影响来保证系统的最终特性,构成一种动态逆模糊集成控制方案.将这一方法应用在无人直升机的姿态控制中,仿真结果表明该方法可以消除无人机未建模动态和不确定性的影响,具有较好的鲁棒性能.      

基于双GPS接收机的精密定向研究

GPS定位系统除了可以进行定位、测速和授时外 ,还可以利用两个或多个GPS测量值进行方位测量和三轴姿态测量。文章对利用两块GPSOEM板同步接收的载波相位观测量来精密测定方位进行了深入研究。首先利用载波相位的双差观测方程 ;再根据两个天线间距离已知这个条件 ,对方位和俯仰进行二维搜索 ,并采用了模糊度函数作为搜索的判断依据 ;最后根据最小二乘计算出两个天线的基线矢量 ,从而最终计算出精密的方位值和俯仰角。经过大量的试验表明 ,该算法是切实可行的 ,在 5m基线下 ,方位精度达到 0 0 8°,而且定向时间一般只需 1min左右