模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

飞机穿越微下击暴流风切变的智能控制

在应用模糊逻辑建模与辨识方法建立微下击暴流风切变模型的基础上，根据恒定俯仰姿态改出微下击暴流的飞行引导策略，提出了一种改出微下击暴流风切变的模糊反馈控制系统，并将遗传算法应用于该模糊逻辑控制器的设计。结果表明，本文提出的建模方法能够更真实地反映出飞机穿越微下击暴流风场的动态特性；采用模糊逻辑控制器，可使得飞机在穿越微下击暴流风场时具有较好的改出性能；另外，遗传算法的应用对已设计的模糊逻辑控制器进行了优化，进一步改善了飞机穿越微下击暴流的性能。     

管制员素质模糊优劣判别模型

利用模糊数学中的Blin法的基本原理,建立了一种管制员素质优劣判别模型。将多因素不同权重的管制员素质优选问题简化为单指标的得分比较问题,为管制单位招聘、人事调整等提供一个科学、客观、综合的衡量参数。同时,该模型具有很好的推广价值。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法.对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性.在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表...     

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。     

一种稳健的利用分布式小卫星获取宽域、高分辨SAR图像的方法

 传统星载合成孔径雷达(SAR)受最小天线面积条件的限制,其横向分辨率与测绘带宽度相矛盾,采用编队飞行的分布式小卫星SAR体制,可解决这一矛盾,即能够同时获得大测绘带、高分辨率的地面场景的SAR图像。主要研究如何在误差环境下抑制由小天线引入的多普勒模糊的信号处理方法。该方法利用子空间投影技术对导向矢量进行精确估计,在小卫星存在基线及其他误差时仍然能够稳健地恢复高分辨的二维SAR图像。