基于GMCR-NPAWLAK混合模型的冲突分析研究

冲突分析图模型中,决策者的态度只有肯定和否定两种,实际问题中往往不止两种;新PAWLAK冲突模型(NPAWLAK模型)将冲突系统中决策者的三种态度扩展到决策争端的三种程度,符合实际情况,因而研究冲突系统中决策者的偏好排序和全局可行方案对决策者的策略选择具有重要意义。本文在NPAWLAK模型的基础上,引入冲突分析图模型理论(GMCR),提出GMCR-NPAWLAK冲突分析混合模型。该混合模型首先拓展和改进的策略优先排序法,实现了冲突系统中各决策者的客观偏好排序;同时,模型给出了全局可行方案的算法,该算法依据决策者的偏好排序分析结果找出系统的全局可行方案。最后,本文以某企业劳资关系的NPAWLAK冲突为例,对冲突系统进行建模和偏好分析,得到了冲突各方的偏好序列和全局可行方案,同时验证了混合模型的有效性。

基于粗糙集属性约简和支持向量机的变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出一种利用差异化的粗糙集属性约简与有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)相结合的方法实现变压器故障类型的快速诊断。该方法首先通过油浸液中溶解气体量的历史数据及其对应的故障类型建立原始故障决策表;然后利用等频率间隔划分法对条件属性数据作离散化处理,利用差分矩阵对决策表信息进行差异化属性约简,建立每两类故障间的诊断规则,消除对决策结果区分度较低的冗余属性;最后根据约简属性的对应数据作为特征向量输入,构建有向无环图-支持向量机多分类诊断网络,进而实现对故障类型的判断。仿真实例表明,该方法在系统检测中提高了故障诊断的准确率。

基于灰色预测滑模控制的鲁棒飞行控制器设计

为了解决近空间可变翼飞行器大包络飞行以及小翼伸缩过程中受到不确定性参数和未知外部干扰的问题,第一次将灰色理论引入飞行控制领域。首先对飞行器的非线性模型不确定性参数进行分析,利用灰色GM(0,N)模型精确预测不确定性参数和外部干扰;然后根据所预测的数值,设计了基于灰色预测滑模控制的鲁棒飞行器,从而有效补偿不确定性参数和外部干扰对飞行器的影响。仿真结果表明,灰色GM(0,N)模型能够有效预测不确定性参数和未知外部干扰,并通过所设计的飞行控制器补偿其影响,保证了飞行器的稳定性和鲁棒性。

粒子群算法在机动指令跟踪控制器中的应用

基于Backstepping的设计思想设计了机动轨迹跟踪控制律,以实现战机某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解为三轴方向的相对简单的子系统,然后采用反步法分别设计控制律,使得整个系统渐近稳定。由于控制器中含有可调参数,每次跟踪不同的参考轨迹都需要重新设定控制器参数值才能达到良好的跟踪效果,因此利用粒子群算法对控制器参数进行了优化整定,从而保证控制器的自适应性。最后,以机动动作库中战机的某些机动动作为参考轨迹实现全局渐进跟踪,取得了良好的跟踪效果,验证了粒子群算法在控制器参数寻优中的有效性和可行性。