非线性时滞系统模糊控制的一种新方法

针对一类状态变量具有时滞的非线性系统,研究了其模糊控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式（LMI）的方法,设计了与状态变量导数有关的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,并利用线性矩阵不等式的解给出具体的形式,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果,提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。     

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

多尺度方法在强非线性系统中应用的一个注释

多尺度法在求解非线性系统时,目前所得到的结果多集中在弱非线性系统上。论文对多尺度法进行了改进。对强非线性杜芬系统进行了变换,得到了强非线性杜芬系统存在3个解的结论,其中大的和小的是稳定的,中间的是不稳定的,物理上实现哪个稳定运动取决于初始条件。     

武器装备状态维修决策问题研究

装备状态维修决策对于武器装备实施准确、有效的维修活动,保持恢复武器装备的使用性能具有重要现实意义.首先给出了装备状态维修的概念,并分析了状态维修的决策过程.其次对影响状态维修决策的装备状态劣化度和装备状态诊断风险度因素进行了讨论,指出武器装备的状态维修决策目标在于保证装备使用可靠度、状态维修费用以及装备状态影响度满足装备使用任务的需求.最后据此确定了装备执行维修的最佳时机和维修方式等决策信息.     

一种高效的显式模型检验方法

随着软硬件系统规模和功能的不断扩充,状态空间爆炸问题严重影响了模型检验的进一步发展与应用,成为验证大规模系统的瓶颈.在显式模型检验工具Murphi的基础上,针对其可达状态空间组织存在的问题进行改进,提出了基于整型指针与Fibonacci散列的可达状态空间组织方法,实现了一个高效的显式模型检验原型系统,在确保验证正确的同时有效缩短了验证时间,并能在系统规范不可满足的情况下给出反例,有助于系统设计人员快速定位错误.理论分析和实验结果表明了本方法的有效性.     

能量状态法的无人机节油轨迹优化

应用能量状态法研究了高空长航时无人机节油飞行的最优轨迹问题.构建了基于能量状态法的质点运动模型,简化了传统运动模型的维数,并利用变分法提出了基于能量控制的性能指标,推导出飞机纵向飞行过程(爬升、巡航和下降)的优化方程,得到整个飞行过程的全局最优解,给出了一种适用的算法,利用Matlab对该算法进行了计算仿真.仿真结果表明,优化的节油轨迹算法效率较高,可节省飞机燃油、缩短航行时间.     

等离子体技术在军事上的应用

一、等离子体的基本概念 等离子体又称为物质的第四态,是继固体、液体、气体之后物质存在的第四种物质状态。它是由大量的自由电子和离子组成,且宏观上呈电中性,其运动主要受电磁场力的作用,并表现出显著的集体行为。产生等离子体的方法有多种,例如热致电离、气体放电、高能粒子轰击、激光照射等方法都能使气体电离成为等离子体。在军事上,