加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

模糊随机过程的可分性与可测性

本文证明了一个模糊随机过程{_t(ω)t∈T}必存在一个与之等价的可分模糊随机过程{_t(ω)t∈T};且若模糊随机过程{_t(ω)t∈T}随机连续,则它存在等价的,可分且可测的模糊随机过程{■_t(ω)t∈T}。     

带有模糊干扰观测器的高超声速飞行器一体化制导控制方法

为充分利用高超声速飞行器在俯冲段的质心运动与绕质心运动之间的耦合作用和飞行过程中的不确定性,基于模糊干扰观测器提出三维一体化制导与控制问题。根据飞行器的动力学方程以及飞行器-目标的视线角相对运动方程,推导出适用于倾斜转弯控制的一体化制导控制模型。针对模型中的不确定性采用模糊干扰观测器进行补偿,并使用块动态面方法设计一种一体化制导控制律。通过选取适当的李雅普诺夫函数证明闭环系统状态的一致毕竟有界性。仿真结果验证了该一体化制导控制方法的有效性和鲁棒性。     

对失控翻滚目标任意位置悬停的模糊控制

针对失控翻滚目标任意位置悬停的控制问题进行研究。在目标器轨道坐标系下建立任意偏心率的三维相对运动方程,并分析失控翻滚目标的姿态运动特性。将悬停问题解耦为三个通道的二维模糊控制问题,并以x通道为例进行Mamdani型模糊控制器设计。确定相应的模糊子集、隶属度函数以及模糊控制规则表,采用面积中心法解模糊化。通过数值仿真验证了模糊控制器的控制性能。     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

一种故障树模糊重要度分析的新方法

本文在经典故障树重要度分析方法的基础上,引入模糊集合理论,对基于故障树各底事件发生概率为模糊数情形的重要度分析方法作了研究,最后给出了一个应用实例。     

混合电推进能源管理系统模糊逻辑控制

针对混合电推进能源管理方法开展研究,设计了一种基于模糊逻辑控制的混合电推进能源管理系统。通过设置垂直起降飞行器的功率要求、内燃机-发电机输出功率和储能电池荷电状态的模糊隶属度函数,动态最优分配发电机与储能电池的功率输出,从而提升系统的燃油经济性与飞行器的航程。结合模型设置,对100 kg级的垂直起降转平飞的飞行器能源系统变化进行仿真计算,验证了能源控制算法的可行性。结果表明：基于模糊逻辑控制的能源管理方法,在总时长约为1.2 h的飞行过程中,内燃机约有1 h的时间工作在比油耗最低的区域,从而提升了混合电推进系统的能量利用效率。研究为后续混合电推进系统的能源高效控制与管理提供了设计思路和分析方法。     

粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。