激光雷达出现硬件故障时，会使回波数据的质量变差。目前，对由硬件故障造成的错误回波还缺乏比较有效的识别方法。对中国科学院安徽光学精密机械研究所自主研发的大气颗粒物监测激光雷达有硬件故障出现时的回波数据进行分析，根据硬件故障对雷达的回波波形、强度等回波信号信息的影响，采用模糊逻辑算法对大气颗粒物雷达的硬件故障数据进行识别检验。同时，为了降低对无故障数据的误判，分析被误判数据的回波特征，比较硬件故障数据和被误判数据在 300 m～500 m高度上对应的消光系数和信噪比均值，通过设置信噪比阈值来降低误判率。实验结果表明：应用此方法对外场运行的大气颗粒物监测激光雷达硬件故障数据进行识别，识别率为 94.6%，而误判率仅为 1.5%，证明该算法对硬件故障数据的识别有很好的效果。

对大气臭氧探测激光雷达出现硬件故障时的回波特征进行了分析。根据回波形态和雷达强度等,采用基于模糊逻辑的质量控制方法,对雷达硬件故障数据进行了识别检验,识别率高达93%,即能较好地实现对硬件故障数据的质量控制。比较了硬件故障时的数据和被误判的正常数据在300~500 m高度上对应的臭氧浓度和信噪比均值,找出统计特性,降低了对正常数据的误判率。

水线精确提取是基于机器视觉的水尺计重系统中的技术难题。针对自然场景下采集的图像存在着光照不均匀、场景复杂等问题, 通过帧间作差结合图像配准对图像进行预处理; 提出一种基于三角隶属函数关系的迭代分割方法; 通过线性采样和双线性插值法, 提取出完整的水线。实验证明了该水线提取算法的稳定性和准确性。

考虑到退化失效型产品性能下降主要表现为状态参数发生漂移，可靠性评估模型中随机参数具有模糊特性，提出一种利用状态信息评估模糊可靠性的方法。采用随机冲击累积失效模型描述退化过程，模糊化参数漂移的动态范围，引入模糊隶属函数，推导出产品模糊可靠度的分析模型。结合具体实例进行验证，对比分析了不同隶属函数下的模糊可靠性与常规可靠性的计算结果。

在机器人路径规划中,机器人数字路标识别是很重要的,图像的预处理会影响识别结果。图像增强技术是提高预处理结果的一种有效方法,模糊图像增强算法是目前广泛使用的一种增强算法。针对Pal模糊图像增强算法在隶属函数的定义和渡越点选择上的缺点,提出了一种改进的模糊增强算法。本算法首先使用OTSU算子自动选择最佳阈值,解决渡越点需要人工设置的缺点,并消除选择的随机性。然后修改模糊增强算法的核心隶属函数式,解决了图像像素的低灰度值被硬性设置为0的缺陷,从而改善了图像信息损失的问题。最后,将改进的算法用于处理Pioneer III机器人的数字路标图像。实验结果表明,与现有的模糊增强算法相比,提出的算法可以取得好的效果,且提高了运算速度,具有一定得实用性和推广性。

在分析现有模糊增强算法的基础上,提出了一种基于图像灰度特性的隶属度函数,该隶属度函数减少了人为设定的参数,并利用最大熵原理实现了参数的优化设置。然后将提出的隶属度函数应用到多层次的模糊增强算法中。通过对红外图像的仿真实验表明,该算法能够提高图像的对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,取得了较好的增强效果。

介绍了调制频率偏移抖动的起因,并分析了相干检测过程中由于调制频率偏移抖动所引起的误差,对模拟和数字相干调制和解调过程建立了数学模型.基于文中所建立的数学模型,确定了调制频率偏移抖动对模拟和数字相干调制和解调过程的影响,特别是其对离散采样过程的影响关系.最后,提出了一种基于模糊逻辑的隶属函数加权采样算法,并进行了实验.实验结果表明,使用隶属函数加权采样算法后,当调制频率偏移范围小于±9.2%时,相干检测的精度未受影响;而未使用隶属函数加权采样算法时,当调制频率偏移范围大于±3%时,相干检测的精度便会受到影响.结果还表明,调制频率偏移抖动对模拟和数字相干检测过程影响的数学模型在相干检测应用领域很有价值,提出的隶属函数加权采样算法能够有效地消除调制频率偏移对相干检测的影响,其效果已经在应用中得到了验证.

为了分割照度不均匀的网格图像，提出了一种基于最大模糊熵和遗传算法的阈值分割方法。基于模糊集合理论，根据像素灰度值把原始图像中的像素分为黑和亮两个模糊集，利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围，寻找模糊参数的最优组合，实现图像分割。由于穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大等缺点，因此采用了遗传算法确定最优阈值。为了验证该方法的有效性，对其进行了图像分割实验，并与最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法进行了比较。实验结果表明，该方法能够自动、有效地选取阈值，分割效果优于其它三种算法，并能保留原始图像的主要特征。

针对空间跟踪系统的特点及对伺服控制的技术要求,采用基于小波分析的模糊控制器,将小波基函数作为隶属函数,可根据误差在线调整隶属函数的形状,使模糊控制具有更优、更强的自适应能力.仿真与实验结果表明这种控制器比常规的PID控制器具有更好的动态性能和抗干扰能力,能很好的用于跟踪系统的控制.