一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法与流程

本申请属于飞机及无人机智能控制领域，具体涉及一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的日趋成熟，逐渐被应用于飞机及无人机控制，其中，与人类推理过程高度相近的模糊推理算法是目前应用最为广泛的自主决策算法，以飞机态势信息为输入，输出控制策略，对飞机及无人机进行控制。

2、随着现代航电技术的发展，模型输入需要考虑的变量越来越多，决策流程也越来越复杂，模糊推理系统的复杂程度越来越高，规则数量及其来源越来越多，现有模糊推理系统往往直接根据人为经验，对规则库进行填写，规则库中往往混合了不同年代的不同专家所填写的海量规则，往往会出现不同模糊推理规则间变量名称冲突，推理结果混乱甚至相悖的问题。

3、鉴于上述技术缺陷的存在提出本申请。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。

2、本申请的技术方案是：

3、一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，包括：

4、规则前件构建步骤：

5、对各个输入变量进行模糊分区；

6、对各个输入变量的模糊分区进行组合，构建规则前件矩阵，规则前件矩阵的每一行为一个输入变量的模糊分区组合，代表一个规则前件；

7、规则后件构建步骤：

8、对各个输出变量进行模糊分区；

9、对于各个输出变量，以其模糊分区构建规则后件矩阵，规则后件矩阵中每一个元素，代表一个规则后件；

10、规则库构建步骤：

11、对于各个输出变量，将其对应规则后件矩阵中的元素，对应填写到规则前件矩阵中，得到各个输出变量模糊分区输出的规则库。

12、根据本申请的至少一个实施例，上述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法中，输入变量为态势信息。

13、根据本申请的至少一个实施例，上述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法中，输入变量具体包括高度、速度、角度。

14、根据本申请的至少一个实施例，上述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法中，输出变量具体包括威胁程度、左转弯、右转弯。

15、根据本申请的至少一个实施例，上述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法中，规则后件矩阵为与规则前件矩阵各行相对应的列向量；

16、将各个输出变量规则后件矩阵中的行元素，增加到规则前件矩阵各行后，得到其输出变量模糊分区输出的规则库。

17、本申请至少存在以下有益技术效果：

18、提供一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法中，对输入变量及其输出变量进行梳理，进行模糊分区，构建完备的规则前件矩阵、规则后件矩阵，进行合并，能够依次得到各个输入变量输出变量模糊分区输出的规则库，能够快速构建得到完备的规则库，包含所有推理结果的不相悖的完备规则集，对其进行存储和排列，可方便查验，能够极大程度的保证模糊推理系统规则的完备性，信息的全面性和推理的正确性，避免发生糊推理规则间变量名称冲突，推理结果混乱甚至相悖的情况。

1.一种飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的飞机及无人机控制基于模糊推理的规则库构建方法，其特征在于，