基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

叶片锻模的关联设计

为提高叶片锻模的设计效率,提出了叶片锻模的关联设计方法.根据叶片锻模设计在不同阶段的特点,三维图与二维图的关系,以及锻件、分模实体、模具外形和上下模具之间的关系,采用参数化、主模型、引用集、Wave等方法实现叶片锻模设计的关联.     

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。     

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。     

基于枝切截断的高质量相位解缠算法

针对传统枝切截断相位解缠算法受残差检测理论缺陷的影响,不能实现对相位完全正确解缠,在总结枝切截断法和质量图导向法的基础上,提出一种新的相位解缠算法。在残差检测理论的基础上,使用一种新的表征相位质量的可靠性导向图指导放置枝切阻断线,对低质量相位的界定使用一种自适应阈值的方法使残差检测达到最优,提高了相位解缠的质量。对于一些背景噪声严重的情况,调制度预处理的方法提高了相位解缠的鲁棒性。实验结果表明,该算法能自动避开相位不连续区域,得到较高质量的相位解缠结果。     

飞机复杂系统故障诊断的灰色粗集推理方法

传统的复杂系统故障诊断规则不易获取且方法单一,不能满足系统维护要求.文中全面考虑复杂系统诊断的数据来源,用灰色关联理论降低系统复杂性并通过粗糙集约简数据的思想实现灰色粗集推理.基于灰色粗集推理方法实现了故障诊断规则的获取,并通过实例验证方法的可行性,结果明显优于神经网络算法,可有效提高诊断效率.     

复杂电气系统可靠性的数字仿真

针对复杂电气系统的可靠性问题进行了数字仿真研究。提出了以网络最小路为基础的直接数字仿真方法，它的特点在于不仅可以求出系统可靠性的点估计值，还可以得到统计值的分布函数。这种方法直接根据系统的可靠性网络，建立各最小路失效时间的随机样本，并获得系统的失效时间样本，经过Ｎ次仿真后进一步求出系统的指标。另外，这种直接数字仿真方法概念清楚，仿真过程容易实现     

无穷观问题的研究(Ⅳ)--自然数系统与无穷公理

本组系列论文（I）－（V）从数学和认识论的角度系统地研究了无穷观问题的历史发展和现状，确立了无穷观背世界的三分法原则，指出了两种无穷观相互排斥的局限性，形成了统一两种无穷于同一框架中的基本观点，并建立了一个统一实无限与潜无限同一框架中的公理集合论系统APAS。     

基于粗集理论的系统评估

讨论了基于粗集理论的系统综合评估和运用粗集理论进行系统评估指标体系的选择。给出了基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤，研究了运用粗集基本理论进行评估指标体系建立的方法，最后的实验结果验证了本文方法的有效性。