模糊数学在飞行试验数据处理中的应用

介绍了模糊数学在数据处理中的两类典型应用，以模糊集合思想为基础，利用布尔代数特有的性质，经广义相似计算，建立了发动机飞行任务剖面样本的隶属函数模糊矩阵；并用平方法检验该矩阵是否满足模糊等价条件，在满足时选取不同阈值进行动态聚类，在此基础上确定发动机典型任务剖面，通过对飞行试验数据预处理以及外场调查，共取得１１８个架次过载系数最大值样本，最得各种模式概率密度函数和分布函数，并应用模糊数学模式识别方法     

航空工业企业知识管理绩效评价研究

针对培养航空工业企业核心能力的问题,从知识管理的角度分析了基于运作层、战术层和战略层在评价知识管理绩效时应该考虑的因素,给出了评价指标体系并建立了模糊综合评价模型,最后对评价工作提出了若干建议.     

基于模糊逻辑系统的转子振动控制方法研究

电流变液作为一种智能材料在振动控制工程领域有着广泛的应用。由于电流变效应具有非线性特性,使得难以设计基于常规控制理论的控制律。本文利用模糊逻辑系统能够逼近非线性函数的特性,设计了电流变阻尼器-转子振动系统自适应模糊控制方案。针对该转子系统的仿真计算表明,转子系统的振幅能够得到有效的抑制,自适应模糊控制器性能良好。      

An active vibration control method based on energy-fuzzy for cantilever structures excited by aerodynamic loads

In wind tunnel tests for the full-model fixed with sting, the low structural damping of the long cantilever sting results in destructive low-frequency and large-amplitude vibration. In order to obtain high-quality wind tunnel test data and ensure the safety of wind tunnel tests, an energy-fuzzy adaptive PD (Proportion Differentiation) control method is proposed. This method is used for active vibration control of a cantilever structure under variable aerodynamic load excitation, and real-time adjustment of parameters is achieved according to the system characteristics of vibration energy. Meanwhile, a real-time method is proposed to estimate the real-time vibration energy through the vibration acceleration signal, and the average exciting power of aerodynamic load is obtained by deducting the part of the power contributed by the vibration suppressor from the total power. Furthermore, an energy-fuzzy adaptive PD controller is proposed to achieve adaptive control to the changes of the aerodynamic load. Besides, the subsonic and transonic experiments were carried out in wind tunnel, the results revealed that comparing to fixed gain PD controllers, the energy-fuzzy adaptive PD controller maintains higher performance.     

基于组合赋权-改进TOPSIS的导弹状态评估方法

针对导弹状态评估过程主观性强、结论简单粗放等问题,提出1种基于组合赋权-改进理想解法(TOPSIS)的导弹状态评估方法.首先,深入分析导弹状态影响因素,构建导弹状态评估指标体系;然后,综合运用模糊层次分析法与熵权法计算各指标的组合权重,提出通过导弹状态标准参数来确定TOPSIS模型的正、负理想解,并将正、负理想解的距离...     

基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用。在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型，并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换，逐次减少神经网络的训练样本数目，最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型，大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力。仿真结果表明，该方法简单有效。     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

基于规则和故障树的故障案例库构建方法研究

基于案例推理的故障诊断方法适用于经验丰富的决策环境,在飞机维修保障领域应用广泛,但由于缺乏解析模型和诊断规则的支持,难以满足复杂故障诊断要求。而故障树分析法建立在设计原理的基础上,可信度高。为了提高故障诊断效率和准确性,以实现基于规则和故障树模型与基于案例推理相融合的诊断方法为目的,研究案例的组织和案例库的构建。根据飞机维修保障实际需求,采用基于故障树分析的方法,结合故障诊断推理规则,建立飞机故障诊断模型;将模型和经验知识相结合,提出一种基于规则和故障树的案例库构建方法,进一步完善基于案例的推理机制,提高故障诊断的精确性和有效性。该案例库已应用于飞机故障诊断系统,实现了交互式故障诊断和排故引导,验证了研究方法的可行性。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

自主交会逼近段的模糊/PID混合控制

采用模糊/PID混合控制技术,对自主交会逼近段的轨道控制进行了研究。将逼近段轨道控制解耦为三个独立通道的控制,并分别设计了逼近段轨道控制的模糊控制器、PID控制器和模糊/PID混合控制器。在考虑导航和控制误差情况下,对模糊控制器、PID控制器和模糊/PID混合控制器的轨道控制情况进行了数值仿真,并对三种控制器的轨道稳定性和燃料消耗情况进行了比较。仿真结果表明,模糊/PID混合控制器的最后逼近相对运动轨迹比模糊控制器更稳定,同时燃料消耗更少。