基于模糊综合评判的电液伺服阀FMECA

针对电液伺服阀FMECA(Failure Medes,Effect and Criticality Analysis)中对整体危害度分析欠缺及无法对危害度、发生概率和检测难易度进行权重分配的缺点,用模糊综合评判的方法对电液伺服阀FMECA进行了改进.通过建立因素集、评价集和权重集等的步骤,实施模糊综合评判,得到评判结果,给出电液伺服阀各故障模式对整个伺服阀系统的危害度等级.根据评判的结果,可以确定各故障模式之间的相对危害度大小并进行排序,同时可以通过二级评判得到伺服阀故障的危害度等级,对进一步提高可靠性和保障性水平有积极的意义.      

机组工作负荷评价新方法及其应用

评估机组工作负荷是适航审核的重要指标之一,FAA(Federal Aviation Administration)适航标准CFR-25.1523和中国适航标准CCAR-25.1523中都对机组工作负荷的审核提出了要求.研究了适航标准、波音737和空客320机组操作手册及其他相关文献,通过与飞行员面谈建立评价体系基本框架.应用德尔菲法进行咨询确定评价体系指标,应用序关系分析法进行指标权重系数调查,最终建立机组工作负荷综合评价体系.基于所建立的评价体系,应用模糊综合评价法对B737和A320机组工作负荷进行了综合评价,评价结果表明:研究所建立的民机机组工作负荷评价体系合理,具有实用性.所获得的机组工作负荷评估体系及评价结果可为C919等同类机型的机组工作负荷设计提供参考.     

模糊PID控制在温湿度控制系统中的应用

针对模糊控制的不足和ＰＩＤ控制的缺点提出了一种智能温湿度控制的方法。该方法把模糊控制技术和ＰＩＤ算法结合起来,采用多模态分段控制设计出温湿度控制系统。通过半实物仿真实验可知,该方法对多变量、强耦合、大惯性对象的控制是非常有效的,具有超调小,调节迅速和上升时间短的特点,且具有很好的鲁棒性。     

基于模糊故障树理论的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,通过对现有故障诊断方法的分析,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以泵控马达系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了该系统的模糊故障树,进行了量化分析和算法研究,介绍了模糊故障树方法的原理、方法和特点。研究表明,这种方法较之传统方法实用、有效     

非定常气动力辨识的模糊逻辑方法

提出了用内部函数和二次型隶属函数对非线性非定常气动力进行模糊逻辑建模与辨识的方法 ,分别用 F- 18和 F- 16飞机强迫振荡的实验数据建立了非线性非定常气动力模型 ,讨论了隶属函数导数的连续性对模糊逻辑模型精度的影响 ,并与已有的 Fourier模型和非线性代数模型进行了比较。结果表明 ,文中提出的建模方法能够给出更为满意的结果。     

用模糊综合评判法评估薄壁容器的寿命

针对影响薄壁密封容器寿命的许多因素具有复杂性、非确定性以及时变性的特点,提出了用动态二级模糊综合评判的方法对其寿命进行评估,建立了评估的数字模型和评估流程。在对飞机整体油箱的寿命分析中,考虑到保留所有评判因素的影响,采用了乘、回型模糊算子,并用层次分析（ＡＨＰ）法来确定评价指标权重。计算结果表明,该方法能够解决油箱寿命评估中一些复杂因素的处理问题,具有一定的实际工程意义。     

一种新的PWM DC—DC变换器建模方法

介绍一种带变压隔离器，含多个功率开关器件的PWM变换器工作在连续状态的建模方法。该方法考虑了变换器的寄生元件，由理想功率开关管、理想二极管和理想变压器组成的理想开关部分用受控电流源和电压源替代。基于能量守恒原理，给出了确定寄生电阻、二极管正向压降的等效值的方法。为了简化模型，建立了将平均寄生元件转移到电感支路中的映射规则。文中阐述了以PWM推挽变换器为例的建模过程，得到了PWM推挽变换器工作在连续状态的动态大信号、DC及小信号模型，并进行了计算机仿真分析，结果令人满意。该建模方法的优点是模型由标准电路元件组成，因而可以直接用于通用电路仿真程序，对于更复杂的变换器拓扑尤为方便。     

单历元确定GPS整周模糊度的分析

介绍一种单历元确定GPS整周模糊度的方法。首先利用双频P码伪距（或高精度C／A码）和相位观测值的单历元数据确定GPS相位观测值宽波模糊度，进而确定L1，L2模糊度的算法，通过实例计算分析宽波本身的计算精度、确定方法和基线解精度，对于根据宽波基线获得的L1，L2模糊度解的精度也进行了分析，表明在宽波模糊度确定后，L1，L2模糊度解可以较容易地得到。因此这一方法可应用于高精度GPS动态定位中。     

基于T-S模糊故障树的多态导航系统性能可靠性

考虑复杂多态导航系统在不同故障状态具有不同的性能可靠性,将T-S模糊故障树模型应用到多态导航系统性能分析中,以T-S模糊故障树表示系统的性能变量,映射为系统性能指标值,结合统计学中的期望思想,计算不同层次事件发生故障时系统的性能可靠性,并以典型的全球定位系统(GPS)和惯性定向定位导航系统(INS)相组合的导航系统进行分析建树,求解系统在多故障状态下的性能可靠性指标,并进行了实例分析。结果表明:无论底事件处于轻微还是严重故障状态,对系统性能都会产生影响,中间事件是导航系统的薄弱环节,即便是中间层轻微故障,也会引起系统性能可靠性较大的下降。      

网联混合动力汽车能量优化控制

能量管理策略是混合动力汽车的核心技术之一,决定了车辆的燃油经济性和排放性能。针对现有混合动力汽车的能量管理都是基于固定工况开发而没有考虑实际道路工况的问题,基于智能交通系统（ITS）和专用短程通信技术（DSRC）获取的道路交通信息和周边车辆信息,提出了一种网联混合动力汽车分层能量控制方法。其中,上层控制器利用道路交通信息和模型预测控制算法预测车辆的最优目标速度并计算出需求转矩;下层控制器利用上层控制器获得的目标车速信息,实现最优车速跟随,并使用模糊神经网络控制算法优化发动机和电动机之间的转矩分配以降低燃油消耗。仿真结果表明:与传统的能量管理策略相比,所提方法可以有效避免车辆在红灯时停车,车辆的燃油消耗率降低了34.88%,HC、CO和NO_x的排放分别降低10.59%、66.19%和1.05%,提升了混合动力汽车的燃油经济性和排放性能。