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使用模糊逻辑评估民用飞行甲板设计...
摘要 — 良好的驾驶舱人体工程学设计可以极大地帮助提高飞行员的任务效率并减少潜在的人为错误，从而提高飞行操作的安全性。随着驾驶舱系统朝着更多的飞行自动化方向发展，特别是在人机交互方面，现在应该更加强调人体工程学方面。在本研究中，主要目标是强调当前的驾驶舱系统设计是否有潜在的改进空间。评估过程采用模糊逻辑模式识别方法完成，并选择了三个评估对象，即仪表板、基座面板和飞行员座椅。14 位专家通过分发给他们的调查问卷对这些对象进行了评估。为研究建立了 10 个评估标准，并在案例研究中使用了两个现有飞机系列的驾驶舱设计。总而言之，结果表明，当前的驾驶舱设计存在一些改进空间，未来应予以考虑以提高其效率。关键词- 人体工程学、模糊逻辑、模式识别、驾驶舱设计 I. 引言 驾驶舱是飞行员的主要工作站。在每次飞行过程中，为了安全起见，飞行员必须能够轻松访问驾驶飞机和与机组人员沟通所需的所有信息和控制面板。因此，驾驶舱界面的设计是航空业的主要和重要关注点
集成模糊多准则决策方法与多
一个组织的环境绩效受其供应商的环境绩效影响，选择绿色供应商是一项战略决策，以便在当今的全球市场上更具竞争力。供应商选择问题涉及多个定量和定性标准。在供应商选择过程中，如果供应商的能力有限或其他约束，则需要确定每个供应商的最佳供应商和订单数量。在本文中，我们提出了一种模糊多属性效用理论和多目标规划的综合方法，用于根据经济和环境标准对最佳绿色供应商进行评级和选择，然后在他们之间分配最佳订单数量。首先，应用模糊层次分析法和模糊技术按与理想解的相似性进行排序，以便结合专家意见分析多个标准的重要性并确定最佳绿色供应商。接下来，使用多目标线性规划来考虑和制定各种约束，例如质量控制、容量和其他目标。数学模型的目标是同时最大化采购总价值和最小化采购总成本。为了处理决策者偏好的主观性，已经应用了模糊逻辑。通过汽车制造公司的案例研究说明了所提出方法的效率和应用。获得的结果有助于公司在现实情况下建立系统的方法来解决绿色供应商选择和订单分配问题。最后介绍了管理含义、结论和进一步研究的方向。� 2013 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
基于模糊综合CS-SVR模型的雷达健康状态评估
模糊综合CS-SVR模型(FCCS-SVR)的目的是对雷达设备的健康状态进行评估和监测,保证其安全运行。由于故障监测信号样本少、变化慢、数据结构非线性等原因,对雷达系统的健康状态评估具有较高的难度。本文在建立雷达评估指标体系的基础上,研究了层次分析法与熵权法相结合的方法。为了评估健康状态的值,利用PSO、GA、BA、CS等优化算法对SVR模型的参数进行优化。同时,为了避免系统处于状态边缘的问题,进一步提出了一种基于模糊综合评判与布谷鸟搜索-支持向量回归(CS-SVR)相结合的雷达健康评估方法,即模糊综合CS-SVR(FCCS-SVR)。算例分析结果表明,实现了雷达系统的状态评估。系统性能分析表明，采用FCCS-SVR评估方法具有较高的识别率，能够准确评估雷达系统的健康状态。
基于模糊逻辑的智能电网可再生能源整合能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，揭示了可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率的显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源的使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有的波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下表现出显著的 25% 的增强，表明充电和放电的循环是最佳的。这种可靠性的提高提高了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对能源使用情况的综合影响
一种用于 MRI 脑组织分割的模糊一致性聚类算法
摘要：脑组织分割是使用多模态磁共振成像 (MR) 进行脑部疾病临床诊断的重要组成部分。文献中已通过许多无监督方法开发了脑组织分割。最常用的无监督方法是 K 均值、期望最大化和模糊聚类。与上述方法相比，模糊聚类方法具有相当大的优势，因为它们能够处理复杂、不确定性很大且不精确的脑图像。然而，这种方法存在数据采集过程中固有的噪声和强度不均匀性 (IIH)。为了解决这些问题，我们提出了一种模糊共识聚类算法，该算法定义了一个由投票方案产生的成员函数来对像素进行聚类。具体来说，我们首先预处理 MRI 数据，并采用基于传统模糊集和直觉集的几种分割技术。然后，我们采用投票方案来融合应用的聚类方法的结果。最后，为了评估所提出的方法，我们在两个公开可用的数据集（OASIS 和 IBSR18）上使用了众所周知的性能指标（边界测量、重叠测量和体积测量）。实验结果表明，与最近的最新技术相比，所提出的方法具有更优越的性能。所提出方法的性能还使用现实世界的自闭症谱系障碍检测问题进行了展示，与其他现有方法相比，其准确率更高。
网站：www.ijeer.forexjournal.co.in基于模糊逻辑控制器的充电和排放
摘要 - 目前的研究介绍了用锂离子在电动汽车应用中使用的锂离子制造的电池的模糊充电和排放控制方法。提出的基于模糊的解决方案考虑了可用的参数，以充电或在安全功能区域内收取商店。为了分析和控制电池性能，已经使用了各种控制方法，但是每个方法都有自己的缺点集，例如无法停止两个充电条件，即控制器的难度，冗长的充电时间。由于缺乏数学计算，模糊的控制器也更简单地构造，具有较少的额外感应组件，并且更少的深层放电和过度充电保护措施，从而使其在速度和复杂性方面更有效。通过使用负载需求和产生的数值模拟证明了建议的充电控制器系统的有效性。在模拟负载条件下评估建议的控制器的性能。该模型的调节电池充电和排放能力得到了试验的成功结论。输出表明电池的充电状态（SOC）永远不会超过该特定类型的20％至80％的安全范围。这项研究的主要结果是一种新的模糊模型和用于调节电池充电和排放的操作实时系统。一般术语：电池管理系统，模糊逻辑控制器。关键字：充电 - 收费；模糊逻辑控制器；最先进的；锂离子和matlab/simulink。
使用复杂系统中模糊专家系统的出现检测
抽象的昆虫群，鱼类，鸟类群和其他自然现象都表现出新兴行为，这些行为是当今世界上最广泛讨论的主题之一。当这些生物执行任务时，很明显，它们在不相互碰撞的情况下保持一致的旅行方向。本文提出了一种基于模糊的专家系统的紧急行为分析方法。本文介绍了三步程序的第一个结果，并研究了如何将相互作用用作检测船舶模型中的新兴行为的指标：（1）模拟数据的表示和获取（2）构建FUZZY PERTERS（3）构建fuzzy Perfect，（3）构建fuzzy Perfect，（3）。由于这是正在进行的研究的一部分，因此还讨论了未来的方向。
可再生能源一体化可持续管理中基于模糊逻辑的能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，结果显示可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率均有显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下显著提高了 25%，表明充电和放电循环最佳。这种可靠性的提高增强了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对可再生能源使用、电网稳定性和储能优化的综合影响。与传统控制策略（如比例积分微分控制器）进行的比较分析一致证明了模糊逻辑方法的优越性。这种方法使电网频率偏差减少 10%，储能充电状态提高 15%，整个系统效率提高 12%。敏感性分析突出了模糊逻辑控制器的弹性，因为即使参数变化很大，它也能表现出一致的性能。通过使用验证，进一步证实了该模型的实际实用性和对道德原则的遵守
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素以保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的绝佳方法。使用的数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。用作模糊逻辑输入的数据。建议的合格性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受到降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
PID 加模糊控制器结构作为设计基础... - RIT
摘要 本文探讨了为实际工业项目设计经典 PID 控制器和新兴智能技术的有效组合的实用方法。分析了模糊控制器 (FC) 设计方法的演变。基于分析，提出并考虑了结合两种方法的结构和方法。本文的目的不是开发数学理论，而是就用模糊控制取代人工操作员控制以及 FC 参数的在线参数调整提供一些实用建议。这两个要点通过两个应用项目进行了说明，并进行了更详细的研究。第一个项目包括设计一个 FC 来监督自动飞机制导系统中的 PID 控制系统。第二个项目描述了模糊 PID 型控制器与其他模糊系统的缩放因子的调整，用于通过传输线连接到无限总线的同步发电机的励磁控制。关键词：模糊控制；PID 控制器；控制系统设计 1。模糊控制与 PID 控制：斗争还是合作？尽管进行了大量研究并提出了大量不同的解决方案，但大多数工业控制系统仍然基于传统的 PID 调节器。不同的来源估计 PID 控制器的份额在 90% 到 99% 之间。造成这种情况的一些原因可能如下。a) PID 控制器坚固且易于设计。b) PID 和系统响应参数之间存在明确的关系。由于 PID 控制器只有三个参数，因此工厂操作员对这些参数以及指定的响应特性之间的相互影响有着深入的了解。c) 近几十年来，许多 PID 调节技术得到了精心设计，从而简化了操作员的工作。d) 由于其灵活性，PID 控制可以从技术进步中受益。大多数经典工业控制器都提供了特殊程序来自动调整其参数（调节和自调节）。但是，PID 控制器无法为所有控制问题提供通用解决方案。所涉及的过程通常很复杂且随时间变化，具有延迟和非线性，并且通常具有定义不明确的动态。当过程变得太复杂而无法用分析模型描述时，传统方法不太可能对其进行有效控制。在这种情况下，经典的控制方法在许多情况下可以简化工厂模型，但不能提供