基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

飞机选型的模糊评判

本文把模糊数学的模糊变换原理用于购买新机型的评判。给出了各评判指标的定义和隶属度:并按 Saatz 的二元对比标度确定各指标的重要度;以及模糊变换的计算方法和应用举例。     

基于模糊粗糙集的飞机远程故障诊断模型研究

粗糙集和模糊集结合在飞机故障诊断领域有巨大的发展潜力。针对当前飞机故障诊断中所存在的问题,借助C/S模式,将粗糙集和模糊集结合,提出一种新型的飞机远程故障诊断模型,并且开发出远程诊断系统框架。系统的可行性和有效性得到了飞机故障诊断实例的证实。该系统具有客户端响应快、系统效率高、诊断及时的特点,对于当前民用飞机远程故障诊断具有重要应用价值。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

温度控制系统的模糊控制

本文详细介绍了基于模糊控制技术的温度控制系统的结构组成、工作原理及算法，并给出了应用该方法的应用实例。     

一种组合自适应模糊控制方法及其在月球探测车上的应用

自适应模糊控制是解决不确知非线性系统问题的一种有效手段。文中以月球探测车的驱动控制为背景,针对这类非线性MIMO系统,提出一种组合自适应模糊控制方法,用于系统模型不能准确获知的情形。在本方法中,控制律由3部分组成:监督控制项、跟踪控制项和补偿控制项。在控制律的设计中,通过自适应项来同时补偿模糊逻辑系统的逼近误差以及外部干扰的影响,且无需假设模糊逻辑系统最小逼近误差的上确界已知。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统是全局稳定的,系统输出误差渐近收敛。将该方法应用于月球探测车的驱动控制中,仿真结果表明了方法的有效性。     

空间智能桁架自适应模糊振动控制

研究了一种基于自适应模糊控制器的空间智能桁架振动控制方法。在考虑剩余模态影响的条件下建立了空间智能桁架的独立模态空间振动控制方程,并对自适应模糊控制器作改进,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该自适应模糊控制器可有效抑制桁架振动,控制效果明显优于传统模糊控制,同时能抑制控制溢出和观测溢出。     

导弹电液伺服机构的变论域自适应模糊滑模控制

为减弱导弹电液伺服机构位置跟踪滑模控制(SMC)的抖振,提出了一种基于变论域自适应模糊滑模控制(AFSMC)方法。通过在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数,可在不影响滑模变结构控制鲁棒性的情况下有效削弱滑模切换控制产生的抖振。给出了相应的控制律。设计的控制系统具有良好的跟踪性能,提高了电液伺服机构的跟踪控制精度。仿真实验结果验证了该控制方案的有效性。