变体辅助的无人机栖落机动模糊控制设计

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）的栖落机动是一种大幅度的俯仰运动,易引起升降舵操纵力矩饱和。本文以变体方式增强无人机的俯仰操纵能力,并研究其对应的控制设计方法。首先对栖落机动建立了纵向动力学模型,并通过采用轨迹线性化和张量积变换方法转换得到T-S模糊模型。基于Lyapunov稳定理论和平方和方法,设计了满足控制输入约束的栖落机动多项式模糊控制器。对非变体与变体下的栖落机动控制过程进行了仿真,结果验证了控制律的有效性,并且表明变体辅助的无人机具有更强的操纵性能,能提高栖落机动中升降舵的抗饱和能力。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

模糊变分原理在求解结构固有频率中的应用

在处理含模糊参数的结构固有频率问题时,现有的方法局限于先将模糊参数转化为区间数求解,再由区间解构造出相应的模糊解.由于现有方法计算量较大,所以提出了基于模糊变分原理的模糊里兹法和模糊有限元法.通过在瑞利商变分中直接引入模糊参数,得到了结构固有频率问题的模糊变分原理.作为模糊变分原理的应用,推导了模糊里兹法和模糊有限元法.这两种方法都可以直接得到问题的模糊解,与传统的区间解法相比,提高了计算效率.算例表明,这两种方法不但具有较高的计算精度,而且可以很大程度上减少计算量.     

基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

基于区间二型模糊终端滑模控制的飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,提出区间二型模糊控制与非奇异终端滑模控制结合的算法.首先,采用非奇异终端滑模控制方法,根据滑模控制的强鲁棒性及快速响应特性,令四旋翼飞行器系统实现在有限时间内收敛并对外界干扰具有较强抵抗力;同时,采用区间二型模糊控制,将滑模面作为模糊控制的输入,趋近律作为模糊控制的输出,实现对滑模面增益的动态调节,增强对外界随机扰动的适应能力并提高系统收敛速度、削弱抖振.基于Lyapunov函数证明系统的稳定性.仿真结果显示,本文设计的控制器具有更加平稳的输出,同时对四旋翼姿态角度的跟踪更加迅速、精确.     

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     

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.