面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于正态云模型和信息公理的设计评价方法

设计方案的选择和评价是产品设计过程中的一个重要环节,就此环节提出了一种基于正态云模型和公理化设计理论中信息公理的设计方案评价方法。该方法运用正态云模型和信息公理将定性的模糊信息数值化,通过计算求得设计中各个指标的信息量以及各个设计方案的信息总量,通过比较各个方案的信息总量大小来对设计方案进行评价。以某型油料加注装备设计评价为例,证明了此方法的有效性。     

被动多传感器阵列中复合观测数据的数据关联

被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用模糊积分的方法对观测数据与备选航迹进行关联度量,以实现量测数据与航迹的关联。试验表明该方法是切实可行的,可以有效地进行量测与航迹的关联。     

模糊PID控制在制导滑翔弹滚动稳定回路中的应用

由于制导滑翔弹在不同高度变速飞行过程中,其飞行动力系数随着飞行条件的变化而发生较大变化,呈现严重的非线性,给控制系统的设计带来较大困难。结合模糊控制和PID控制的特点,提出一种基于模糊PID的控制系统设计新方法,并将此方法用于制导滑翔弹稳定回路中,仿真结果表明这种控制器可使系统获得很好的相对稳定性和鲁棒特性,并克服了工程上自动驾驶仪PID控制参数设计中的盲目性。     

比例规则后件的T-S模糊模型辨识方法

模糊划分应满足测量准则,这一点常被忽略。采用余弦平方函数作为隶属函数,解决了曲线型隶属函数在模糊化分后满足测量准则问题。T-S模糊模型后件由线性函数构成,以局部线性化方式实现全局非线性,通过分段性逼近辨识曲线,常用于系统辨识中,但其辨识参数多是其主要问题。比例规则后件的T-S模糊系统具有万能逼近特性,且构成参数少,用于非线性系统的辨识中,可以减少辨识参数,提高辨识速度。给出其在系统辨识中应用的方法,并通过仿真实例说明本方法的有效性。     

导弹气动参数变化时PID与模糊控制的仿真

以参数大范围变化的导弹为研究对象,分别设计PID控制器和模糊控制器,并对PID控制器和模糊控制器组成的稳定回路进行仿真,仿真结果表明,PID控制器不能适应参数大范围的变化,表现为容易产生超调。简单模糊控制器对外界参数具有较好的适应性和鲁棒性,但存在稳态误差,通过采取模糊——积分并联混合,改善了模糊控制的稳态性能,提高了模糊控制的稳态精度。     

基于飞行时间的弹道导弹火力控制

为了达到最佳射击效果,弹道导弹突击目标时经常需要多枚导弹同时击中目标,因此根据飞行时间确定发射时间则成为弹道导弹火力控制问题的重要内容。以具体导弹为例,采用仿真的方法分析了影响飞行时间的内在原因,得出了明确的结论,使导弹部队能够根据飞行时间确定发射时间,从而合理地进行火力控制,提高毁伤效果和震慑力。     

一种改进的武器效能评估方法

提出了改进的武器系统效能模糊评估方法,避免了原有方法存在的问题。将武器系统效能评估视为模糊多准则决策问题,通过“目标-准则-系统”层次结构,利用5个模糊比率表示判断矩阵和准则权重向量,将问题转化为模糊数的排序问题,从而选出被评武器系统最优者。与两种武器系统效能评估方法的比较显示新方法是可信有效的。     

基于AHP和模糊理论的船载防空兵防空能力研究

船载防空兵在船队航渡过程中,其防空能力的强弱与否,对整个船队的安全起着不可忽视的作用。首先采用AHP法确定各因素的权重,然后运用模糊综合评判对船载防空兵的防空能力进行综合评分,主要用于对船载防空兵的防空能力进行排序,为防空兵作战指挥人员提供量化分析。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。