模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

论防空火力配系的评价问题

本文提出了对弹炮结合防空火力配系的定量化评价的思路,并探讨了火力配系指标的应用方法。     

广义直观Fuzzy集

本文给出了广义直观Ｆｕｚｚｙ集的概念,讨论了基本运算及其性质,拓广了文献［１］与［２］的结果。     

装甲车辆使用可靠性综合评定方法

基于使用可靠性的特点,介绍了装甲车辆使用可靠性综合评定模型的建立过程、参数、权重、目标值等的有关计算,运用该模型可对装甲车辆使用过程中的可性工作进行评价、指导.     

柔性制造单元状态监控与故障诊断的综合决策模型与策略

为解决快速实时的在线状态监控与决策这一与系统功能相适应的问题,针对ＦＭＳ加工设备与过程的特点和对之进行监控与诊断的需要,提出一通用的全局监测与决策模型,包括传感策略、特征提取、状态表述与分类、故障全局综合决策等模块和具体的监测流程。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

火力使用策略的集对分析与评价

对不确定理论──集对分析理论［１］中关于联系度的算法作了修改,给出了更有实际意义的联系度公式。应用此公式采用同异反决策分析的方法,首先对“火力使用策略”进行定性分析,把影响火力使用的７对主要矛盾看作７个集对,定义每集对的同异反三属性的测量要素。通过求各集对的联系度所在问题的解,达到择优最佳“火力使用策略”的目的,从而对战役行动起到指导或辅助决策的作用。     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。