基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

航空发动机涡轮前温度场数据分析方法

在航空发动机整机测试条件下,温度场测试具有局限性。介绍了1种发动机涡轮前温度场测试数据的统计分析方法,该统计方法较为有效;引入模糊原理,对统计量进行了概率分析,使得统计量评估更加完善。     

陀螺稳定平台视轴稳定系统自适应模糊PID控制

 在运动载体上的光电跟踪系统中,需要采用建立在陀螺稳定平台上的视轴稳定控制。分析了平台结构和惯性稳定隔离原理。针对系统机械谐振、力矩耦合及电气参数波动等非线性不确定因素的影响,设计了复合自适应模糊PID控制器。引入自适应调整因子进行控制规则和参数的在线修正,采用复合控制克服模糊控制固有的盲区,实现无差调节。在光电跟踪转台上的实验结果显示该方法能够有效地隔离载体扰动,减小扰动造成的误差,保证视轴对目标的准确瞄准,具有快速的动态响应和较强的抗干扰性。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

Autonomous Control Reconfiguration of Aerospace Vehicle Based on Control Effectiveness Estimation

未来空天飞行器跨空天两域飞行,要求有较高的自主性以适应由故障和环境变化带来的不确定因素。针对空天飞行器的不确定性,提出了自主控制重构方案。研究了线性模型的时变控制效益的估计方法,提出并证明了效益矩阵可估计的充分条件,给出了相应的算法并证明了其收敛性和对噪声的鲁棒性;提出了基于线性规划和模糊逻辑的控制分配算法,通过冗余效应器实现了不确定条件下的自主控制重构。系统集成和仿真结果分析验证了方案和算法的有效性。     

一种飞机大仰角飞行的模糊控制方法

提出了一种飞机大仰角飞行的动态逆模糊集成控制方法。首先使用动态逆方法求得系统的逆，使系统反馈线性化，然后，用具有在线规则自调整的模糊控制方法来确保系统的最终特性。该方法应用在高性能收音机俯仰机动指令系统的设计中，仿真结果表明，所设计的控制器满足操纵品质的要求，并且，在大仰角飞行时具有较好的鲁棒性。     

应用Fuzzy ISODATA方法选择航空科研项目

 本文将Fuzzy ISODATA方法用于科研项目的选择,并结合中国航空发动机涡轮冷却专业的科研选题实例进行了定量分析。用Fuzzy ISODATA方法将14个备选项目按其对总目标的贡献值划分为3类。结果表明,该方法具有划分合理,结果直观,计算速度快便于对大量项目进行选择的优点。     

模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

基于模糊变结构的空间飞行器姿态控制

根据空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点,对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数,对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的控制方法具有姿态跟踪精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。