维修方式再探讨

本文根据近几年关于维修方式讨论中提出的一些问题,在维修方式的分类、应用决策、设计要求和效能等方面,联系维修实际进行了探讨,提出了一些原则、方法和观点。     

以可靠性为中心的维修

以可靠性为中心的维修(Reliability Centered maintenance——RCM)是美国航空界和美国防部制订装备预防维修大纲时所使用的一种维修理论,其主要目的是以最低的费用保持复杂装备的固有可靠性水平。本文跟踪RCM的发展过程,简述其基本原理和基本内容,并在综述国内外有关文献的基础上提出了笔者对RCM的认识及在军械系统应用RCM的必要性。     

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     

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。     

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。     

C~3I决策系统的Petri网建模技术

综述了Ｃ３Ｉ决策系统的若干Ｐｅｔｒｉ网建模方法。首先介绍了Ｃ３Ｉ系统的一般Ｐｅｔｒｉ网建模技术和时间Ｐｅｔｒｉ网建模技术,并介绍了随机Ｐｅｔｒｉ网建模技术;然后介绍了谓词Ｐｅｔｒｉ网和有色Ｐｅｔｒｉ网建模技术。最后指出了Ｃ３Ｉ决策系统中,Ｐｅｔｒｉ网的若干研究方向。     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。