基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

企业生产系统综合评价的理论与方法研究

进入８０年代,企业生产系统所片环境的变化引起了与其相关的诸多方面的变化,也使传统的生产系统评价体系不再适应现代生产系统;发展适应现代环境的生产系统评价体系已成为当务之急,本文从生产战略角度论述了企业生产系统综合评价的重要意义及其内涵的发展与演变,对其现状进行了综述;并结合中国企业的实际情况,构造了适合现代企业生产系统的评价指标体系,提出利用模糊综合评判方法对生产系统进行评价,应用本文所述的评价指标     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

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。     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

伪码辅助载波星间自主测距技术

提出了一种存在弱相对运动的卫星之间基于载波高精度自主相对测距技术,它借助伪码测距技术所得到的粗测距离和cm级测距精度选择载波频率,消除了载波测距中存在的整周模糊度问题,避开了复杂的整周模糊度求解算法;借助伪码高精度时间差测量技术,使不同卫星上面伪码和载波相位观测时间之差的测量精度(标准偏差)优于0.1 ns,并使得星间钟差可忽略不计。最终测距3σ精度有基于伪码的cm级提高到了mm级。文中不仅分析了相对静止时卫星间的距离测量精度,而且分析了存在弱相对运动(相对运动速度不大于10 m／s)时卫星间距离测量精度。理论分析和工程可实现性分析都表明：该技术切实可行且易于实现。     

基于自适应模糊滑模的卫星姿态控制方法

研究了对地观测卫星的非线性姿态控制方法.建立了对地观测卫星基于四元数的误差姿态运动学方程和姿态动力学方程.设计滑模变量,用滑模变结构控制保证系统的稳定性和对强干扰的鲁棒性,用自适应模糊系统消除滑模控制中固有的控制变量抖振.用非自治系统的Lyapunov稳定性理论分析证明了设计的闭环系统为一致渐进稳定.数值仿真结果表明:设计的控制方法在大角度姿态随动和受较大时变干扰力矩作用时均有良好的控制效果.     

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.     

模糊理论在平显故障诊断中的应用研究

给出了平显信号在线采集、转换的硬件电路。鉴于平显输出信号不确定的特点 ,提出了应用模糊理论进行故障诊断的新方法 ,此法具有一定的参考价值。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。