发动机故障的模糊最小割集诊断法

针对发动机故障的特点，将最小割集诊断与理论与模糊诊断理论相结合建立了模糊最小割集诊断法。这种方法吸取了经典逻辑与模糊逻辑的优点，容错性较强，降低了割集理论中由于诊断过于严格而造成的漏诊风险。     

发动机故障的模糊最小割集诊断法

针对发动机故障的特点，将最小割集诊断理论与模糊诊断理论相结合，建立了模糊最小割集诊断法．这种方法吸取了经典逻辑与模糊逻辑的优点，容错性较强，降低了割集理论中由于诊断逻辑过于严格而造成的漏诊风险．用贴近度代替概率作为定量值，简化了计算步骤，增加了求解灵活性，也降低了模糊方法中的错诊风险．该方法也可推广应用于具有多诊断参数的复杂机器的故障诊断．文中给出了应用实例．     

模糊微分方程的边值问题

利用距离空间中的广义Schauder定理,在更一般的增长条件下,讨论了一类非齐次性的模糊微分方程x^n（t）=f（t,x（t））,x（0）=x0,x（1）=x1的边值问题的存在性,这时f是连续的模糊数值函数,推广了文献[4,5]的结果。     

基于模糊灰关联的汽车驱动桥系统故障树分析

为解决传统故障树分析方法在分析大型、复杂的系统时无法获取完整的故障信息和准确的故障发生率的问题,提出基于模糊集理论和灰色关联理论的改进的故障树分析方法。首先,通过故障树分析求出所有的最小割集,采用三角模糊数描述故障底事件的发生概率,并根据模糊算子计算出顶事件的模糊概率和各底事件的模糊重要度;然后,建立灰色关联模型,以底事件模糊重要度为子序列,以最小割集构成的特征矩阵为母序列,计算各最小割集与顶事件之间的灰色关联度,以此快速、准确地确定系统可靠性改进的重点方向。最后,将此方法应用于汽车驱动桥系统的可靠性分析。研究结果表明:汽车轴承疲劳点蚀为该系统的薄弱环节;该方法在一定程度上解决了汽车驱动桥系统在故障率信息严重缺失下的可靠性分析问题,可为改进系统的可靠性和安全性,制定相应的安全措施提供参考。     

一类模糊积分微分方程的模糊微分变换法

根据模糊数相关知识和模糊微分变换的定义,给出了一阶导数f '(x)与f(x)对应的模糊微分变换函数之间的关系,以及二重积分函数f(x)与被积函数u(x)和g(x)对应的模糊微分变换函数F(k)和U(k)与G(k)之间的关系,进而给出求解模糊积分微分方程的相关结果。     

关于模糊关系与模糊子群的注记

首先讨论了σα成为模糊子群的条件,并证明了如下两个主要结果:(1)设群G上的模糊关系μ是群G×G的一个模糊子群,α∈G,则σα是G的模糊子群当且仅当σα(x)≤σα(e),x∈G;(2)设群G上的模糊关系μ是群G×G的一个模糊子群,α∈G.如果σα是G的一个模糊子群,则对 x∈G有σα(x)=σα(e)或σα(x)=σα(x).通过一个反例指出了文献[1]中的三个结论是错误的.     

一类高阶模糊微分方程的Hyers-Ulam稳定性

在新的广义模糊距离意义下,证明了一类高阶模糊连续函数空间的完备性;结合强广义微分和高阶模糊连续函数空间中的不动点定理,讨论了二阶微分方程x″(t)=f(t,x(t),x’(t))和高阶微分方程xⁿ(t)=f(t,x(t),…,x^n-1(t))的Hyers-Ulam-Rassias稳定性和Hyers-Ulam稳定性,并针对二阶模糊微分方程,给出了具体的算例.     

复模糊值函数的积分及其性质

复模糊值函数理论在模糊控制中是广泛存在的,讨论复模糊值函数积分的性质有重要的理论和实际意义.本文首先介绍了模糊数的概念、运算规则及复模糊值函数的表达式(f)(x)=((f)1(x),(f)2(x)),在新的序关系的意义下给出复模糊值函数(f)(x)=((f)(x),(f)2 (x)) Riemann积分的定义.在此基础上给出了复模糊值函数的r-截集的概念,利用r-截集把复模糊值函数转化为区间值函数,用扩张原理给出了复模糊值函数积分表达式,并讨论了复模糊值函数积分的性质,得出了复模糊值函数积分具有区间可加性、不等式性、对实系数和复系数具有线性性质等结论.     

螺栓法兰连接模糊故障树分析

根据螺栓法兰连接系统的模糊性、连接系统的主要故障及其失效原因,建立以连接系统泄漏失效为顶事件的故障树.依据模糊集理论,基于基本事件发生概率的三角模糊分布,对所建立的故障树进行了模糊分析.采用Fussel算法得到了顶事件的最小割集,求取了顶事件的模糊概率及不同置信水平下顶事件的隶属函数;将模糊重要度中值分析法引入螺栓法兰连接系统的故障树分析中,获得了顶事件最小λ截集水平下的各基本事件的模糊重要度,得到影响连接系统泄漏失效行为的重要因素,并给出相应的泄漏预防与控制策略.     

模糊Domain上的模糊序同态及其性质

通过引入模糊定向极小集和模糊Domain的基的概念,证明了模糊定向完备偏序集X是模糊Domain当且仅当X有基当且仅当x∈X,x有模糊定向极小集.基于模糊定向极小集和模糊Domain的基,研究了模糊Domain上的模糊序同态,证明了模糊Domain X的基到模糊Domain Y上的模糊序同态可以唯一扩张为模糊Domain X到模糊Domain Y上的模糊序同态.     

多粒度粗糙直觉模糊截集的研究

直觉模糊集和多粒度粗糙集的融合是一个研究热点.针对多粒度粗糙直觉模糊集的表示问题,根据直觉模糊集的分解定理和截集理论,构造了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型,定义了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集上下近似集,并证明了多粒度粗糙直觉模糊集的一些性质,同时提出了一个新的直觉模糊集的相似度公式.最后通过小麦长势评估实例,分析讨论了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型的有效性.     

L-模糊集的截集的公理化描述

在 F格 L中 ,利用极小集与极大集可以对 L -fuzzy集给出 16种截集的定义及相应的分解定理 ,本文用 3条公理对这 16种截集给出公理化描述 ,从而揭示了每种截集最本质的三条性质 .     

基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质

在引入重截集概念的基础上,主要研究了基于覆盖的模糊粗糙集的截集性质,同时给出了基于覆盖的模糊粗糙集的截集表示.     

区间直觉模糊集的分解定理

引入了区间直觉模糊集截集的概念,讨论了其有关性质,并给出了关于区间直觉模糊集的分解定理,进一步丰富了模糊集的理论基础.     

不确定模糊集的基本定理

不确定模糊集是基于信息和知识的不确定性提出来的,在处理信息系统中知识的不完善、不确定问题时有其自身的优点.定义了不确定模糊集上的截集,讨论了其性质.并在此基础上证明了不确定模糊集的分解定理、表现定理和扩展定理等基本定理.     

直觉模糊集的截集

首先指出一个直觉模糊集是L-模糊集且X上所有直觉模糊集的集合是一个完备格．其次，分别给出了直觉模糊集截集、直觉集合套的定义；讨论了有关直觉模糊集截集的性质．在此基础上，给出了直觉模糊集的分解定理和表现定理．最后，讨论了直觉模糊集截集与直觉模糊子群的关系，证明了A是群G的一个直觉模糊子群的充分必要条件是A的截集是G的一个子群．     

基于Fuzzy集的插值模糊推理

对于模糊概念 (用Fuzzy集表示 )的隶属函数为连续的情况 ,将规则前件中的模糊概念的论域与后件的模糊概念的论域作一一映射 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法 ;对于Fuzzy集的隶属函数为离散的情况 ,在作上述相同的映射后 ,再将规则前件中的Fuzzy集与事实中的Fuzzy集的隶属函数分别进行线性插值 ,使它们都成为连续函数 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法 .     

对模糊集、Vague集和C*-模糊集的比较研究

模糊集、Vague集和C*-模糊集(新模糊集)都是对经典集合论的扩展,同时又是模糊集合论分支的发展成果。为完善模糊理论体系并将其有效应用,在介绍了三种集合的概念的基础上,分析了它们之间的区别和内在联系并参考与概率论统一定义的C*-模糊集合框架,提出了新Vague关系,使得在处理不确定问题的领域中有了完备的理论基础。最后对三个集合的发展和应用作了一些探讨性研究。     

广义直觉模糊软集的格结构

为推广软集理论的应用范围,研究了广义直觉模糊软集的格结构.介绍了广义直觉模糊软集的概念,给出了广义直觉模糊软集的一些算子及其性质.利用定义的4个交并算子,讨论了广义直觉模糊软集的格结构.最后得到了广义直觉模糊软集的两种格结构,并且证得这两种格都为有界分配格.     

直觉模糊集合的基本定理

直觉模糊集合是模糊集合的扩充,而模糊集合是经典集合的扩充,因此直觉模糊集合与经典集合也有着密切的关系。表现直接模糊集合与经典集合关系的是直觉模糊集合的分解定理与表现定理。本文在K.Atanassov引进直觉模糊集的基础上,给出它的分解定理、表现定理。从而使模糊集合的基本定理得到进一步的推广。