基于二型模糊系统多源异质信息目标身份类别推理方法

针对前件推理规则未知的目标身份识别问题,考虑到目标信息量测的多源异质特点,利用模糊集对目标速度、图像等多维度特征信息进行统一的抽象化描述,借助遗传算法对模糊推理规则进行优化,在确定模糊划分区间的前提下训练得到最优隶属度函数,建立最优推理规则库。此外,针对由传感器探测精度有限带来的量测不确定性问题,引入区间型样本数据的模糊分类思想,在完成一型模糊系统构建的基础上,提出一种基于二型模糊推理系统的遗传优化算法,给出由三角型隶属度函数嵌入构造对应二型模糊集的推导过程,设计了满足点值与区间型数值复合输入的二型模糊推理系统,并通过仿真验证该推理系统的可行性。     

控制器参数对电磁轴承系统超谐共振区特性的影响

本文对PID控制的单自由度电磁轴承-转子系统由于力-电流／位移的非线性特性所引起的非线性振动进行了分析研究，并对控制器参数改变时，系统在三次超谐共振区的特性进行了分析。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

航空发动机模型参考模糊自学习控制

模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求，并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差，经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器，并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正，以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。     

基于QR分解的快速解算初始整周模糊度方法的研究

GPS初始整周模糊度的求解是利用载波相位进行测量时的关键问题。本文采用了QR分解的方法对双差观测方程中指向卫星的方向矩阵进行QR分解，应用已知基线长度的约束条件依次确定出方程中各模糊度的可能值并建立起模糊度的搜索范围，最后综合基线和方差等简单的约束条件作为检验方法，有效地剔除不合理的模糊度组合。由于该方法不需要确定模糊度的浮点解，且能大大减小整周模糊度的搜索范围，所以使得整周模糊度的解算时间大大减少。文中应用经过双差处理后GPS接收机的实测数据，实现和验证了该算法的有效性。实验结果表明，该算法能快速准确地解算出整周模糊度解。     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

螺栓强度的随机可靠性与模糊可靠性分析

螺栓是工程装备中重要的连接结构件,其可靠性至关重要。本文介绍了结构强度的随机可靠性和模糊可靠性分析方法,并以一种典型螺栓为例演示了这些方法的应用,同时给出了螺栓的随机可靠度和模糊可靠度。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。