摘要:

对基于信息融合的故障诊断方法进行综述.首先简要阐述信息融合的基本概念以及信息融合与故障诊断的关系;然后介绍贝叶斯定理融合故障诊断,模糊融合故障诊断,证据理论融合故障诊断,神经网络融合故障诊断和集成信息融合故障诊断方法的诊断原理与步骤,并分析其特点和局限性;最后给出了信息融合故障诊断研究的若干发展方向.

摘要:

针对交互式遗传算法缺乏知识利用的通用结构框架问题,借鉴文化算法的双重进化结构,提出一种交互式遗传算法中知识提取及利用的通用结构框架.构建了一种反映人认知和偏好等隐含知识,融合常识,进化知识和评价知识的广义知识模型.利用迁移分析方法证明了算法的收敛性,给出了近似模型替代人评价的临界代数.以服装进化设计系统为例,验证了算法结构和知识模型的合理性.仿真实例与分析结果表明,所提出的算法可以有效缓解人的疲劳,提高进化收敛速度.

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针对知识化制造系统中的动态调度问题,结合知识化制造单元的高智能特征,提出了B-Q学习算法,并基于该算法构建了一种自适应调度控制策略.针对知识化制造系统运行过程中系统状态空间较大的特点,通过提取系统状态特征,对系统状态进行合理聚类,有效地降低了系统状态空间的复杂性.根据系统当前所处的瞬时状态,选取不同的调度规则对缓冲区中工件进行有效调度.仿真结果验证了所提出调度控制策略的有效性.

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针对PCSTP 问题,提出了HLGSS混合算法.通过拉格朗日松弛策略,将PCSTP问题转化为简单的BEC6问题;然后由Volume算法求解PCSTP 的拉格朗日对偶问题并获得其下界.用SS 算法优化原问题的可行解,利用求解拉格朗日对偶问题过程中获得的原始.对偶信息来指导SS 算法的搜索.仿真结果表明,HLGSS比SS 降低了算法的搜索空间,加速了算法的收敛性.

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针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析方法.首先提出广义扩展优势关系的概念;然后在广义扩展优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则.对比分析证明,扩展优势关系和有限扩展优势关系都是广义扩展优势关系的特例.最后通过一个实例验证了所提出方法的可行性和有效性.

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在群决策问题中,决策属性间与专家偏好间均可能存在关联,需定义新的集结算子来计算决策方案的综合评价值.为此,在传统加权几何平均(WGA )算子和模糊测度理论的基础上,构建关联加权几何平均(R-WGA )算子,探讨该算子的性质,给出基于R-WGA 算子的群决策分析方法.研究表明,R-WGA 算子是WGA 算子的推广,与Choquet积分一样,R-WGA 算子也可用于求解基于关联的决策问题.

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针对具有外部扰动的T-S 模糊系统,利用分段模糊Lyapunov 函数和线性矩阵不等式方法研究了模糊系统的镇定问题,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件,提出了闭环系统γ一次优H∞控制器的参数化设计方法.仿真实例验证了所提出方法的有效性.

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最优控制策略的确定是供应链成败的关键因素之一,为此对串行供应链库存控制策略进行研究.首先提出了基于非线性整数规划与推拉控制通用模型相结合的串行供应链库存控制优化模型;然后利用遗传算法与仿真分析相结合的方法确定最优控制策略.实例仿真验证了该方法的有效性.

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研究粗糙集理论中可辨识矩阵,扩展了类别特征矩阵,提出一种基于粗糙集理论的最简决策规则算法.该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表,借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则.与可辨识矩阵相比,采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度,增强规则的泛化能力.实验结果表明,采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效.

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研究一类子系统是纯反馈非线性系统的切换系统控制器设计问题.基于多Lyapunov 函数和反步法,提出一种状态反馈控制律及切换规则设计方法,通过递推设计可得到使非线性切换系统稳定的反馈控制律和切换规则.将所提出的方法应用于该类非线性切换系统含有不确定性的情形,仿真算例结果表明了所提出方法的有效性.

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针对色织生产调度过程中的一类整经轴数预测问题,提出一种整经轴数智能预测算法.首先基于线性特征提取方法(PCA)和非线性特征提取方法(LLE)对影响整经轴数的多维属性参数进行特征提取;然后采用前向神经网络进行整经轴数预测.数值计算结果表明,所提出的方法能满足实际生产过程整经轴数预测的需要.

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以模块化设计为基础,以变型设计为研究对象,将成本企划思想与模块化产品规划融为一体,提出了以基型模块成本为标准成本,通过变型模块与基型模块的差异估算变型模块成本的思路和方法.以此为基础,研究了模块化成本控制的主要内容.首先将需求转为产品特征,确定需求产品的结构;然后针对需求产品的设计成本,构建了成本估算模型,分析了影响成本的主要因素及其相互关系;最后建立了以模块为对象的成本控制模型,并验证了模型的有效性.

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为解决常规油层识别方法因其本身缺陷而无法取得理想效果的缺点,提出一种基于改进PSO算法的LS-SVM 油层识别模型,即综合已有改进的PSO模型提出一种新的改进形式,并用此算法迭代求解[LS-SVM 中出现的矩阵方程,从而避免矩阵求逆,加快LS-SVM算法的训练速度,节省内存,而且求得最优解.实际应用表明,所提出的识别模型优于BP 模型和经典SVM模型,识别精度高,收敛速度快,效果显著.

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针对直觉指数所表征的中立证据中支持与反对的程度呈均衡状态时无法表述的问题,提出一种直觉模糊熵的构造方法.首先基于均衡状态假设,揭示了影响直觉模糊熵大小的3 个相互作用因素之间的内部关系,给出了直觉模糊熵的几何解释;然后分析了满足直觉模糊熵的直观约束条件,给出一种直觉模糊熵的公理化定义,揭示了直觉模糊熵最小值计算性质;最后通过算例分析比较,验证了所提出方法的正确性,合理性和有效性.

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基于克隆选择原理,提出一种自适应并行免疫进化策略.在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群,相应地提出了精英克隆算子和超变异算子.通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力,同时利用超变异算子维持种群多样性,通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化.仿真表明,自适应并行免疫进化策略搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂机器学习问题.

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为了保证布尔模糊系统逼近定义在紧集上任意实值连续函数的逼近精度,给出一个估计布尔模糊系统的输入变量与输出变量各自需要构造的模糊集个数的公式,讨论如何设计布尔模糊系统,以便实现逼近任给的实值连续函数到需要的逼近精度.最后通过一个例子展示了如何设计布尔模糊系统来逼近所给的连续函数的具体方法.

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首先将故障概率的概念引入基于Petri net的故障诊断方法中,针对Place和Transition,提出了P 概率和T概率的概念;然后给出了它们的定义和计算定理;最后,在P 概率和T 概率的基础上,对故障树分析(FTA)中“重要度”的概念略加调整,并将其引入所提出的故障诊断方法中,为Place和Transition 定义了“重要度”,同时给出了计算方法.

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由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和本质特征,在图像处理中得到了广泛应用.但在矩阵降维压缩过程中对奇异值的最小数目还没有定量的确定方法,这给SVD在图像特征提取中的应用带来很大困难.为此,在研究确定奇异值可压缩到最小数目的基础上,提出一个奇异值压缩的降秩准则,并给出了具体的证明过程和计算方法.计算机仿真研究验证了所提出计算方法的正确性.

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针对进化规划的早熟收敛问题,借鉴免疫系统的应答机制,并结合进化规划与免疫机理,提出一种基于双变异算子的免疫规划算法(DMIP).该算法的核心在于采用全局柯西变异算子和局部高斯变异算子,通过保持种群的多样性和执行记忆保护以及弱小保护策略,保证了算法搜索的快速性和有效性.理论分析和仿真结果均表明,该方法能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.

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针对求解部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)信念状态空间是NP难问题,提出一种信念状态空间压缩(BSSC)算法.将信念状态空间的高维压缩到低维,利用动态贝叶斯网络对状态转移函数,观察函数和报酬函数进行压缩,降低求解规模,达到实时决策的目的.对比实验表明,所提出的算法可以快速求解最优策略和最优值函数.

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在随机需求信息不对称情况下,研究掌握市场需求信息的制造商如何设计契约以实现信息共享的问题.运用信号传递博弈理论,设计一种分离均衡的利润共享契约机制,利润共享参数起到了传递信息的信号作用.分析表明,此契约机制不仅可以实现信息共享,而且克服了以往研究中存在的不足,同时实现了供应链系统绩效的最优化.最后通过实例验证了所提出契约机制的有效性.

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针对输入/输出均为时变函数的非线性系统建模问题,提出一种时变输入输出过程神经元网络模型,并给出了具体的学习算法.过程神经元网络的输入,输出均可为时变函数,其空间,时间聚合算子分别取为空间加权求和及含时间变参积分,聚合运算和激励能同时反映时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的阶段时间累积效应.仿真实验结果验证了所提出模型和算法的有效性.

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针对准则权重信息不完全确定且准则值为正态分布随机变量的多准则决策问题,提出一种基于WC-OWA算子的多准则决策方法.该方法根据正态分布3σ原则,将正态分布准则值转化为区间数,并利用连续区间有序加权平均算子集结区间数,通过方案贴近度和加权的连续区间有序加权平均算子建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解,得到准则的最优权系数,进而确定方案的排序.实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

摘要:

提出了基于连续比例因子的梯度投影算法.利用模糊推理规则动态求解多性能指标融合中的权系数,并对卫星在轨自维护系统的冗余度机器人推拉帆板作业进行了数值仿真计算.将所得到的结果与采用固定比例因子的梯度投影算法进行比较,指出了固定比例因子方法存在的不足之处,并通过仿真分析验证了连续比例因子算法的有效性.

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基于模糊集与粗糙集的融合,提出一种对多因素分配权重的简单方法.该方法与传统的权重分配方法有明显的区别.首先利用模糊聚类分析对数据进行聚类,并提取最佳聚类;然后应用粗糙集中属性的重要程度对各个特征因素进行客观地分配权重.实例分析验证了所提出方法的有效性.