柔性机翼长基线天线变形测量的模糊网络法研究

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1、赚权觀麟图硕±学位论文胃叢圓柔性観长纖天线变麵麵誦网络法研究＾＾作者姓名封思远＾３指导教师姓名、职称保宏教授＿輔学位类别工学硕古＿学校代码10701学号1304122052分类号TP27密级公开西安电子科技大学硕士学位论文柔性机翼长基线天线变形测量的模糊网络法研究作者姓名：封思远一级学科：控制科学与工程二级学科：控制理论与控制工程学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：保宏教授学院：机电工程学院提交日期：2015年11月FuzzyNetworkDeformationMeasurementResearchfor

2、FlexibleAirfoilLongBaselineAntennaAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinControlTheoryandControlEngineeringByFengSiyuanSupervisor:BaoHongProfessorNovember2015西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下

3、进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢＾中所罗列的内容式外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料…。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一学位论文若有不实么处，本人承担切法律责任。本人签名：寺寸愁＆日期：山ＶＳＩ／又、吟西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定；，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安

4、电子科巧大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文，；学校可公布论文的全部或部分内容允许采用影印、缩印或其它复制手段保荐论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。＿＿：屏凌本人签名——惡－导师签名：道也。Ｌ５、义、义（日期：王２：处ｆｉｓ、１、千日期呼摘要摘要高空长航时无人机的发展日益受到重视，而对其机翼长基线天线变形的实时高精度测量对保证天线性能具有重要意义。本文将模糊理论应用到机翼变形测量的实际问题中，基

5、于Takagi-Sugeno-Kang（TSK）型模糊逻辑系统的普遍逼近特性，提出两种不基于被测对象的新型模糊网络算法，使其能够更为准确有效地逼近应变量和形变位移量二者之间的关系，具有较强的推理能力、自适应学习能力和通用性，为机翼变形测量提供一种新的思路。本文首先针对自构架模糊网络法（Self-StructuringFuzzyNetwork，SSFN）抗干扰性较差的缺点，结合神经网络和区间二型模糊理论，提出一种新型自构架区间二型模糊神经网络（Self-StructuringIntervalType-2FuzzyNeuralNetwork，SSIT2FN

6、N）。在SSIT2FNN中，规则前件为区间二型模糊集合，用于将每条规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路，其参数学习采用梯度下降算法；后件为带有区间权值的TSK模型，其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法。网络的初始规则数为零，并且所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生。由于SSIT2FNN是基于训练误差最小化的思路来进行网络的训练学习，在网络的构建过程中往往依赖于训练经验，从而使得系统泛化能力较差。因此，本文又结合聚类分裂的思想和支持向量回归（SupportVectorRegression，SVR）理论，提出一种自分裂迭代线性支持向量回归

7、模糊网络（Self-SplittingIterativeLinearSVRFuzzyNetwork，SSILSVRFN）。在SSILSVRFN中，网络的构建过程主要分为结构学习和参数学习两个部分，其中，结构学习采用自分裂规则生成算法（Self-SplittingRuleGeneration，SSRG）来自动生成规则并对其初始化；参数学习则基于结构风险最小化原则，采用迭代线性SVR（IterativeLinearSVR，ILSVR）的学习算法来对规则的前、后件参数进行迭代优化。并针对同一非线性函数进行逼近仿真，深入对比分析了不同方法之间的特点。最后，自主

8、设计机翼框架模型并搭建测量实验平台，完成机翼框架模型在不同静态载荷下的变形测量实验。实验结果表