网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

中国进出口银行企业信贷风险模糊综合评判

中国进出口银行作为政策性银行,其信贷面临的风险既具有一般商业银行风险的一般性,又具有政策性银行特有的风险特性,其信贷风险的评判更具复杂性.由于需从多方面对信贷风险进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊综合评判方法将使结果尽量客观,从而取得更好的实际效果.建立了针对中国进出口银行企业风险模糊综合评判的基本方法,并对中国进出口银行客户南京S企业的信贷风险进行了信贷风险实证分析.     

一部中重测量雷达PRF的设计

针对一部中重脉冲多普勒测量雷达的脉冲重复频率设计问题,提出在系统不同工作阶段采取不同PRF组来解决问题的设计方法。从可选择PRF范围入手,阐述在实际条件限制下的设计思路,主要针对雷达工作过程中的搜索、跟踪两个阶段的检测、解距离模糊、正常距离跟踪三个方面的PRF选择问题,提出依据各阶段特点的解决方案。此方案提高了搜索效率,解决了跟踪时的遮挡问题,具有很高的实用性。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.     

Indirect adaptive fuzzy control for a class of nonlinear discrete-time systems

An indirect adaptive fuzzy control scheme is developed for a class of nonlinear discrete-time systems. In this method, two fuzzy logic systems are used to approximate the unknown functions, and the parameters of membership functions in fuzzy logic systems are adjusted according to adaptive laws for the purpose of controlling the plant to track a reference trajectory. It is proved that the scheme can not only guarantee the boundedness of the input and output of the closed-loop system, but also make the tracking error converge to a small neighborhood of the origin. Simulation results indicate the effectiveness of this scheme.     

流域初始水权配置

主要研究了流域初始水权配置问题.现行关于流域初始水权配置的研究有两点不足,即没有界定水权的优先权和采用比例型水权进行配置.在克服以上两点不足的基础上,采用了分部定量的配置法,依靠优先权来解决可分配水量的不确定性,以减轻配置方案的变动,降低配置难度.论文构建了流域初始水权配置的指标体系,并建立了流域初始水权配置的模糊层次模型,将模糊一致矩阵引入层次分析法中,无需进行一致性检验,并以黄河流域为例,验证了该模型的合理可行性.     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

二次D稳定约束下不确定T-S模糊系统的L∞鲁棒可靠控制

针对一类受持续有界扰动的T-S不确定模糊系统,提出了考虑执行器故障的鲁棒可靠控制器设计方法。引入基于L_∞范数理论的鲁棒性能指标及二次D稳定的概念,给出了鲁棒可靠控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式完成可靠控制器的设计,从而使系统即使在发生执行器故障的情况下仍能满足给定的L_∞性能指标,并且闭环系统二次D稳定。仿真实例表明了本方法的有效性。     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。