模糊专家系统在线谱检测中的应用研究

本文给出了一种线谱检测的组合方法.首先利用双门限线谱检测算法进行初始线谱检测,同时提取频率等线谱特征,在此阶段通过选择低门限,可以保证在低信噪比下无论信号和背景噪声是否平稳都可获得高的检测概率;然后研制了一个简单高效的线谱识别模糊专家系统,根据提取出的线谱特征,进一步剔除噪声点.分析验证表明,由于该算法将线谱检测和特征提取融合在一起,不但提取出了用于目标识别的线谱特征,而且非常宽容,能以高检测概率和低虚警概率自动地检测低信噪比线谱.     

基于人工智能的线谱检测技术

本文主要讨论在被动声呐中窄带信号的自动检测问题,通过模拟声呐兵在LOFAR图中检测和提取谱线的双门限检测过程,提出了低信噪比下自动检测线谱的智能方法.此方法将线谱识别、线谱检测和线谱跟踪融合在一起,能在低信噪比和不知道窄带信号的数量、起止时间的情况下,自动地以高检测概率和低虚警概率检测线谱.     

一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

基于单矢量水听器的实时性线谱提取算法

针对单矢量水听器探测条件下的水声目标线谱提取问题,提出一种可实时性迭代计算的线谱提取算法。首先利用矢量水听器声压振速通道的联合信息处理,可提高水声目标信号的信噪比。其次,利用基于极大值滤波器的线谱预处理方法对信号频谱进行峰值检测,进而通过在线谱提取过程中引入缓存器,可以在较小的计算复杂度条件下提高信号处理过程中的时间增益,再结合线谱归并方法可以较为精确的提取出目标线谱。经仿真试验分析及海上实测数据验证,该算法能够在低信噪比条件下实现对线谱的检测,并具有良好的抗线谱漂移干扰能力。     

基于神经网络/模糊逻辑系统的混合式特征提取器

特征提取是水声目标分类的关键环节之一，用以获取各类目标的一些可鉴别性特征。螺旋桨轴频、叶率和叶片数是目标的本质性、鉴别性特征，是分类的重要线索。本文提出了一个基于神经网络／模糊逻辑系统的混合式特征提取器，先利用侧抑制神经网络从目标辐射噪声的包络谱中提取线谱序列，再利用模糊逻辑系统从线谱序列中提取出螺旋桨轴频、叶率和叶片数。对目标数据的分析表明：该特征提取器能够为目标分类提取有效的鉴别性特征。     

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射。     

自适应谱线增强在舰船辐射噪声线谱检测中的应用

舰船辐射噪声线谱成分包含有大量的舰船特征信息,提取这些线谱成分对于水下目标的识别和研究具有十分重要的意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,提出了运用自适应谱线增强理论对舰船辐射噪声信号进行研究.利用最小均方LMS自适应算法,构造出自适应谱线增强器,从理论上对该增强器的原理进行了分析,并利用该增强器对2种船型的辐射噪声实测数据进行了处理.结果表明,该增强器对线谱信号有增强作用,对背景噪声有较好的抑制作用,十分有利于辐射噪声特征线谱的提取.     

水下航行器线谱振动噪声研究进展

水下航行器噪声的线谱分布特征是其被探测、识别的重要信息,直接决定其在复杂海洋环境中的生存力和战斗力。本文围绕水下航行器线谱振动噪声展开回顾总结,系统梳理水下航行器线谱振动噪声的形成机理、频谱特性以及噪声传递路径;研究水下航行器振动声辐射预报方法,频域上基于SEA,FEM预报稳态声场,时域上基于波动理论分析瞬态声场;从被动控制、主动控制、其他控制等角度,分析近年来国内外线谱振动噪声控制进展;给出了噪声智能识别监测系统、基于态势感知的噪声快速预报技术、噪声动态控制技术一体化的未来发展趋势。     

水下高速航行体对转螺旋桨线谱噪声预报研究

对转螺旋浆的线谱噪声构成了水下高速航行体整个辐射噪声的重要部分，对转螺旋桨的线谱噪声是由前后桨与航行体尾流场相互作用及前后桨相互干扰所引起的。线谱噪声的预报方法是利用升力面理论和声学方法相结合实现的。文中详述了线谱噪声的理论计算方法、线谱噪声的特征和数值预报。同时也预报了尾流场的变化、前后桨间距变化对噪声级的影响等。预报值和试验结果吻合良好，整个方法对行体的性能预报、噪声源识别和桨的低噪声设计均具     

基于专家系统的反导决策模糊知识库设计*

基于专家系统,分析了模糊知识库的基本原理,提出了舰艇反导辅助决策模糊规则的制定依据,给出了模糊决策规则的建立步骤和方法,构建了模糊决策模型,通过算例验证了基于专家系统的模糊知识库在水面舰艇反导辅助决策方面的可行性和科学性。     

基于模糊神经网络的燃气轮机故障诊断专家系统研究

针对神经网络和传统专家系统在燃气轮机故障诊断过程中各自存在的局限性,提出了一种将模糊神经网络和专家系统相结合的方法.解决了以往专家系统专家知识获取困难和不能描述模糊性知识的缺陷.通过已开发的某型三轴燃气轮机运行模拟器取得典型的故障样本完成了对模糊神经网络的训练工作,最后选取一定数量的测试样本对网络进行了测试,证明了系统的可行性.结果表明,该方法行之有效,在燃气轮机故障诊断领域中有很好的应用价值.     

一种燃气轮机状态监测和故障诊断专家系统的研究

介绍了一种燃气轮机状态监测和故障和故障诊断专家系统。提出了产生式规则和框架相结合的知识表示方法；合理地组织了知识库，并提供了较完善的知识库管理功能；实现了该诊断问题中故障严重程度和可信度两种模糊概念的推理；建造了适合本问题的正、反向混合推理机。     

基于犹豫度专家残缺权重补充及其群决策方法

针对直觉模糊群决策专家权重残缺的问题,在各方案平行的前提下,提出了一种基于直觉模糊数犹豫度的专家客观权重补充方法。并结合专家的主客观权重,给出决策者客观不同的专家权重公式。最后,综合各决策者的犹豫度对方案进行排序择优,并通过实例分析说明了该方法模型的具体应用及计算过程。     

船舶建造技术水平评价方法研究

根据船舶行业标准《船舶建造技术水平评估方法》所建立的指标体系,以及综合模糊评价的理论为基础,提出了建立船舶建造技术水平评价模型的方式。基于专家调查结合层次分析理论形成了一种用于解决船舶建造技术指标权重确立的方法。     

基于自适应模糊系统的船舶碰撞危险评判

本文应用模糊系统方法建立船舶碰撞危险的专家评判系统。该系统用数值化的模糊联想记忆（ＦＡＭ）规则表示专家的领域知识并进行模糊推理,同时采用神经网络的微分竞争学习算法（ＤＣＬ）实现规则的自适应生成,该系统能模仿人类专家迅速作出危险评判,并具有学习,更新和完善的能力。     

模糊专家系统的连锁失效方法及在船舶消防中的应用

本文提出了一种基于模糊专家系统的连锁性失效测评方法,建立了基于该系统的连锁性失效测评指标,该方法不同于以往故障树方法的静态性,具有实时动态性,根据不同的输入参数,能够给出不同的决策结果,更能满足实际的需要。文章以船舶火灾自动报警系统为例,对船舶火灾自动报警系统以舱室为单元进行模块化建模,考虑了温度、烟雾浓度、可燃气体浓度,舱室危险度尤其是舱室之间关联信息、报警时间和舱室着火温度三个对连锁失效起重要作用的影响因子,详细设计了模糊规则,确定连锁报警舱室,判定连锁报警等级,得到船舶舱室消防系统单元连锁性失效路径。仿真结果说明了该方法的准确性与有效性,表明测评结果的准确性。最后,通过和故障树方法对比阐述了该方法的优越性。     

基于模糊评判的船舶能耗评估

分析国内外船舶能耗评估的发展现状,采用模糊评判的数学建模方法对船舶能耗进行评估.通过专家调查法对初步建立的一级模糊评判中六大指标体系采用权重分析法确定其权重向量,同时采用同种方法确定二级指标的权重向量.再通过模糊评判对某船型进行能耗评估.通过分析得出,模糊评判适用于船舶能耗的综合评价,并对今后进行船舶能耗评判具有指导意义.     

一种故障诊断模糊专家系统的实现

针对电力系统多异构设备故障诊断工程化不高的问题,提出一种具体的故障诊断实现框架.采用通信方式和数据结构独立配置的方法,实现电力系统多种协议通信的无缝连接,解决了底层异构设备数据在顶层设备中的接收、分析和存储难以统一的问题;在故障诊断框架下,设计并实现模糊专家系统和其他故障数据处理综合诊断;研究了基于xml的系统配置信息描述,能够实现电力系统中各种设备、参数和故障判断准则等信息的标准化;同时提出了一种故障诊断算法,实现系统各设备的故障定位.诊断实例结果表明,系统推理效率高,可信度好,能够满足电力系统故障诊断要求.