在介绍悬臂梁法测量微构件弹性模量原理的基础上分析了测量和评价过程的主要不确定因素将模糊数学方法引入弹性模量的评价过程.在常规模型中给予有关参数一定的变动范围以隶属函数表示其取值分布情况建立了基于模糊集的评价模型.其中悬臂梁试件的刚度系数由载荷-有效挠度曲线经模糊加权线性回归拟合获得其几何尺寸考虑为正态分布模糊数利用水平截集概念转化为普通集规划问题求解.对单晶硅(100)悬臂梁试件的实验数据进行了计算得到不同置信水平下的弹性模量评价区间.研究结果表明带有模糊参数的弹性模量评价模型能适当吸收一些不确定因素同时由于考虑了测量中多种因素的影响评价结果与实际情况符合较好因此更具有参考价值.

建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题.由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征,用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求.本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中.模糊建模过程由以下3个部分组成:首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库,然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型,最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型.在控制器设计方面,采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative,PD)算法.运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性.数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果。针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中。在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验。仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高。