一种航天器图像分类模型快速学习方法

为了有效分类空间目标,提出了一种航天器图像分类模型快速学习方法。分类模型的学习过程利用了分治思想,首先利用无监督聚类方法将图像数据集散列为类别桶,然后利用每个类别桶中的图像样本训练支持向量机完成学习过程。分类时利用支持向量机对待分类图像样本进行分类。实验结果表明,所提方法具有较好的实时性和准确率,能够为空间应用打下良好基础。     

基于变论域模糊控制算法的仿真与FPGA优化实现

针对单力臂模型的复杂动力学行为，设计了一种不依赖于被控对象的精确数学模型的变论域模糊控制器。在闭环系统中，角位移量的跟踪偏差和其变化率作为系统输入，并将控制器的初始论域设为［-3，3］，其值可通过伸缩因子来调节。基于Matlab软件仿真，验证单力臂模型对预期指令的跟踪性能。另外，基于现场可编程门列阵(FPGA)硬件，采用移位操作和分段线性化两种方法对控制器进行优化。由此，无乘法器和片上内存零占用的设计结构显著降低了硬件资源负担。实验结果表明:本文所提变论域模糊闭环控制方法在精确度(低于0.02)、自适应性以及实时性等方面性能较优越，具有一定工程应用价值。     

Error constrained control of a pseudo-satellite with disturbance

This paper presents the control scheme of a pseudo-satellite in situations where error constraints, uncertainties, and external disturbances occur. The control scheme of a pseudo-satellite includes planar path following control scheme and altitude control scheme. In order to control the altitude of a pseudo-satellite, the backstepping technique is used to control the quality of air in the air balloon. To deal with the error constrained requirements of a pseudo-satellite’s position, a tan-type barrier Lyapunov function (TBLF) is proposed and incorporated with the guidance control schemes. Adaptive fuzzy disturbance observers are presented to estimate uncertainties and external disturbances. Rigorous stability analysis proves that the altitude error of the pseudo-satellite can be uniformly bounded, and the position error of which can be maintained within the range of constrained requirements, while all closed-loop signals are uniformly bounded regardless of uncertainties and disturbances.     

作为通用逼近子的模糊系统及其逼近性质

针对模糊控制系统提出通用逼近子与通用控制器概念。探讨模糊系统作为通用逼近子所具备的一些性质,较全面地综述了这一领域的最新研究成果。归纳由各种常用模糊推理方法生成的模糊推理系统,其中模糊推理的Ｔ－模运算主要包括乘积、取小、有界积与强制积运算。提出ｎ元Ｔ－模概念并讨论其基本性质,在此基础上导出各种模糊推理系统的统一数学描述。利用模糊基本函数形式化描述模糊系统的方法,比较了它们的结构特征,以及由此导出的     

扩链剂影响丁羟推进剂力学性能的谱系聚类研究

研究了11种扩链剂对HTPB／IPDI推进剂力学性能影响的分类规律。用谱系聚类方法分析了扩链剂对推进剂力学性能影响的相似规律,通过分类获得了不同类别扩链剂对推进剂力学性能影响的显著特点,所得结论与文献[1、23有较好的一致性,证明了结论的正确性。谱系聚类分析可为研究扩链剂的作用机理和研发新型高性能扩链剂提供一条有效途径。     

一种高稳定度帆板驱动系统的T-S模糊复合控制器

为减少帆板驱动机构（SADA）对太阳帆板挠性模态的激励作用,以扰动力矩较小的永磁同步电机(PMSM)作为驱动源,提出一种T-S模糊控制与校正网络相结合的控制方法。利用校正网络增加系统的相位裕度和增益,并通过T-S模糊控制器降低系统的超调和非线性摩擦的影响,从而有效抑制太阳帆板的振动。通过圆判据对带有此控制器的驱动系统进行了稳定性证明,很好地解决了模糊控制系统在摩擦扰动下难以进行频域理论分析的缺陷。仿真结果表明,在非线性摩擦等扰动的影响下,该控制方法能够很好地抑制太阳帆板引起的挠性振动,提高系统的速度精度和稳定度,具有较好的动态性能。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

液体火箭发动机故障诊断中的特征优选策略

针对液体火箭发动机故障诊断中的特征选择问题,提出了一类最小代价模糊决策模型。在应用中,该模型能够融合各个故障特征参数的先验信息、故障程度,并允许故障间的关联存在,从而比现有特征选择方法具有广泛的适用性,特征选择结果更贴近工程实际。同时,给出了基于贪婪算法的模型求解方法,并对某发动机的故障特征集进行了特征优选实验。实验证明了该方法的有效性。     

范例推理在口腔创伤诊断系统中的应用

鉴于传统口腔创伤诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题,提出一种基于范例推理(CBR)的口腔创伤诊断系统.首先,针对传统口腔创伤诊断的思维推理过程,给出了口腔创伤诊断问题中各要素的系统化定义,建立系统的的概念模型.然后,具体讨论了口腔创伤诊断系统中范例库和结果库的建立,并将其用关系数据库的格式存储.最后,应用模糊集和灰色关联理论,给出了关联度的定义和计算方法,从而能够准确地检索到相似诊断范例,进而对口腔创伤诊断给出定性或定量的分析结果.     

基于归并聚类中心思想的模糊聚类分析方法研究

基于归并聚类中心的思想,将全部样本作为初始聚类中心,以离差隶属度作为计算聚类中心的因素,用最大类间距离作为归并聚类中心的标准,进而确定出聚类的数目和最终聚类中心,得出聚类结果.通过实验数据的验证表明,本方法得出的聚类结果能够有效的反映出待聚类样本的真实情况,并且与待聚类样本的初始顺序无关,同时具有一定的抗噪能力.