多无人机模糊态势的分布式协同空战决策

针对不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的空战问题给出了一种分析方法.首先通过分析不确定环境下的无人机空战态势,建立了多无人机模糊态势的任务分配模型.然后提出了异步一致性拍卖算法,将目标收益作为竞标的依据,给出了不确定环境下的多无人机协同攻击多目标的分布式空战决策方法.仿真结果表明,该算法在双方机群较大时能够实现快速收敛,提高了空战效率与资源利用率,且具有良好的稳定性和可扩展性.     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.     

永磁同步电动机模糊离散位置跟踪控制

研究永磁同步电动机离散位置跟踪控制问题。采用欧拉方法建立永磁同步电动机系统离散模型,利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,同时基于反步法实现永磁同步电动机模糊离散控制。所提出的控制器可确保系统的跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内,实现了永磁同步电动机的位置跟踪控制。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

面向大规模定制的再制造集约生产计划模型

针对大规模定制(MC)的废旧产品回收再制造的生产方式,考虑再制造系统的复杂性以及各种不确定因素,构造了闭环供应链下面向MC的再制造集约生产计划(RAPP)模型.根据模糊集理论,采用模糊线性规划的方法,将不确定模型转化为清晰的确定型大规模整数线性规划(MILP)模型,试图找出最大利润下,企业在各计划期内的最优零部件外购批量、自制零部件批量以及生产批量.通过一算例来验证该模型的有效性,并分析了相关因子变动对总利润的影响,便于企业经营管理决策者在最优利润下选择相应的RAPP.     

基于绿灯时间等饱和度的TD学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度.在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,采用了模糊方法解决流量状态空间维数爆炸问题,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线TD学习配时优化模型.通过Matlab编程,开发了这四种模型的计算程序,相对于在线TD学习模型,离线TD学习模型更适合交叉口信号配时优化.以一个两相位控制的单交叉口配时优化作为算例,对比分析了四种模型的性能.总体上变周期模式的离线TD学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的.定周期条件下,奖赏分级的效果不明显;变周期条件下,奖赏分级效果明显,交通性能更优.     

一类不确定切换模糊时滞系统的可靠控制

研究了一类不确定切换模糊时滞系统的可靠控制问题．当执行器“严重失效”而未失效部分不能镇定原系统时,采用多Lyapunov函数方法构造状态反馈可靠控制器,使得闭环系统对于所有允许的执行器失效,在所设计的状态反馈可靠控制器下是渐近稳定的,并以线性矩阵不等式形式给出了使闭环系统渐近稳定的条件．最后,通过仿真结果验证了结论的正确性．     

一类不确定T-S模糊系统的H_∞控制器设计

基于线性矩阵不等式的方法,研究了一类带有不确定参数的T-S模糊系统的H∞控制器设计问题.给出了参数不确定的T-S模糊系统的系统建模以及系统的二次稳定性,并且对此类T-S模糊系统的H∞控制问题进行了探讨,给出了新的基于状态反馈H∞控制器的设计方法.     

新型软子格

将软集与格代数相结合,给出新型软子格的新概念,得到了它的等价刻画。另外,利用软集的交和与运算,得到了新型软子格的交和与运算也是新型软子格。     

层次分析法与可变模糊集耦合的水环境质量评价模型

为了更为客观、综合地评价水环境质量加强流域环境管理与可持续发展为工程提供更为可靠的决策依据建立了基于层次分析法与模糊可变集的水环境质量评价模型。其中一级结构为若干个现有的广泛应用的评估体系二级结构中引入可变模糊集理论得到所对应的一级结构中指标的级别特征值。以嘉陵江磁器口段某采样点的水样为例用模型进行了计算。计算结果为嘉陵江水环境质量等级为III级结果合理且可靠模型结构清晰物理概念明确对水质数据的利用更科学为水环境质量综合评价提供新思路。     

基于粗糙集的转炉炼钢知识发现模型

针对转炉炼钢知识发现的特点,采用粗糙集理论进行分析,应用数据清洗、标准化及离散等方式对转炉炼钢生产数据进行预处理,以炼钢生产的主要影响因素作为知识发现的条件属性,以转炉冶炼终点控制目标作为知识发现的决策属性,建立了基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型,实现转炉炼钢生产知识的自动发现、获取和规则提取。以转炉冶炼终点钢水温度的变化规律做为知识发现的决策属性,采用210 t转炉炼钢实际生产数据进行模型的应用测试,结果表明提取出的铁水硅含量、铁矿石质量、氧气消耗量等影响因素对转炉冶炼钢水终点温度存在重要影响,且模型提取出的转炉炼钢终点钢水温度知识规则与现行转炉炼钢现场的变化规律一致,证明基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型的有效性。