基于模糊子集理论的无损检测缺陷模式识别

在无损检测信号处理和特征构造的基础上，运用模糊子集理论，建立了缺陷模糊识别的数学模型；针对无损检测信号的特征，构造了相应的隶属函数；对此方法进行了实现，并以胶接结构典型缺陷的超声波检测与识别为例，给出了一些实验结果。

模糊子集和Taylor级数相结合的快速事故筛选方法

为避免在暂态稳定分析中稳定与不稳定状态的漏报 ,文中结合模糊子集理论和高阶 Taylor级数 ,提出了一种用于在线暂态安全分析的快速事故筛选方法。该方法首先定义了 7种反映事故严重程度的性能指标 ,并把它们作为模糊隶属函数的组合特征输入量 ,然后通过多元多变量的模糊隶属函数 ,产生一个能够指示相对稳定裕度的连续分布的暂态稳定指标。基于这个连续分布的稳定指标 ,可为运行人员提供 3条带 ,即“绝对”稳定带 (稳定指标大 )、“绝对”不稳定带 (稳定指标小 )、“模糊”带 (稳定指标处于中间值 ,即稳定与不稳定边界地带 ) ,有了这 3条带 ,就可对预想事故进行快速的暂态稳定识别。计算仿真结果表明了该方法的快速性。