基于神经网络的参数-费用模型研究

讨论了采用用神经网络理论来建立参数－费用模型的方法，给出了几种地空导弹武器系统的特征参数与研制费用，对神经网络法与线性回归法所得的结果进行了比较。比较结果表明，神经网络法比线性回归法精确。     

关于正确进行武器系统费用-效能分析的准则和方法的研究

武器系统的费用——效能分析是武器系统选型、研制和改进时实现决策科学化的十分重要的手段。进行这种分析有一个非常关键的问题,那就是武器系统最优化准则的建立。本文针对如何正确地进行武器系统费用——效能分析的准则和方法,作了研究。作者对通常使用的“费效比”准则发表了不同的见解,分析人员和决策者由此可以看到使用“费效比”作准则的缺陷和错误。本文还研究了研制周期对费用和效能的重大影响,主张:我们的分析,“必须是效能、费用和时间的‘三维权衡’”。最后,作者就我军武器系统的研制向决策部门提出了建议。     

地空导弹武器系统可用性分析

可用性是构成地空导弹武器系统作战效能、并影响其寿命周期费用的重要因素，是武器系统战术技术指标的重要组成部分。讨论了地空导弹武器系统的可用性要素及各要素之间的相互关系。最后以某地空导弹武器系统为例，对可用性进行了分析。     

用预测法量化防空导弹武器系统效能的研究

针对当前分析人员难于求解防空导弹武器系统总体效能值，提出了一套量化系统效能中的系统能力向量Ｃ的方法。对该方法作了详细的论述，并用该方法量度了一些防空导弹武器系统的总体系统效能。分析得到的结果是令人满意的，从而进一步解决了如何通过较理想的效能模型，全面地预测防空导弹武器系统在给定条件下完成规定任务的能力问题。     

武器系统作战效能评定的研究

任何武器系统的发展、选型、研制和改进,都必需经过全面综合的系统分析,选出最优方案。而这其中十分关键的一环就是:如何评定武器系统的作战效能。本文论述了评定武器系统作战效能的基本方法,着重论述了如何运用武器系统的效能模型求解系统效能值。提出了:求系统效能值的关键是在于能力向量的求解,并且给出了求解系统能力向量的具体方法和系统状态的简化,从而为系统的效能评定和效能——费用分析的实际应用为发展、研制武器装备的决策科学化创造了新的较好的条件。论文结合导弹武器系,统展开研究,最后还有实例。     

防空导弹武器系统效能分析

文中利用美国工业界武器系统效能咨询委员会（ＷＳＥＩＡＣ）的评价武器系统效能的方法，结合随机服务理论，建立了地空导弹武器系统在一定的作战时间和一定的目标流强度下的作战效能模型，并根据实例进行分析和计算。     

一种相控阵雷达系统效能评估方法

文章从武器系统效能评估定义出发，建立了相控阵雷达系统评估的指标体系，并通过将群体决策引入AHP算法确立了各指标权重，采用云重心法对系统综合效能进行了分析，进而建立了完整的对相控阵雷达系统效能评估的方法，最后通过实例进行分析。     

远程空空导弹作战效能分析与建模方法研究

讨论了远程空空导弹武器系统作战效能的评定方法。在简单地叙述了几种评估方法之后，指出了这些静态方法的局限性，然后着重论述了攻防对抗式武器系统作战效能仿真系统的概念、结构和运筹模式。认为：由于军事运筹学和电子计算机技术的飞速发展，为武器系统作战效能研究的深度和广度提供了广泛的空间；美国工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)于1965年提出的效能模型A．D．C法及其类似方法，只能在较低的层次上解决问题；从作战沙盘演化而来的对抗式计算机数学仿真系统，将成为武器系统作战效能研究的主流。     

导弹武器系统费用 效能和研制周期的 三维权衡 的研究

讨论导弹武器系统费用、效能和研制周期的“三维权衡”的基本内容和方法.指出权衡方法源于技术经济学中的比较理论,其核心是对多种不同的备选方案进行比较和分析并从中选取最优方案.举例说明三维权衡的具体做法.建议对未来的武器系统的研制必须进行三维权衡的分析.     

空间武器系统效能评估模型研究

在空间军事化愈演愈烈的今天,研究空间武器系统作战效能评估问题有着非常重要的意义。在分析空间武器系统的组成及特点并总结目前效能评估方法之后,以ADC方法为基础建立了空间武器系统的效能评估模型。最后,在某一特定作战想定条件下进行了空间武器系统的效能仿真分析,仿真结果说明所建立的效能评估模型是合理的。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

导弹复合控制系统的多目标优化设计

建立了具有气动力/直接侧向力混合控制的导弹动力学模型,采用反馈加前馈控制结构,设计了导弹复合控制系统,实现了气动力/直接侧向力的解耦控制。建立了导弹复合控制系统性能代价函数,并采用进化策略实现了复合控制系统参数的多目标优化。仿真结果表明:进化策略收敛速度快,优化以后的导弹复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力,且直接力控制有效补偿了气动面控制效益低下和非最小相位系统造成的响应延迟。     

质量矩导弹的神经网络及自适应非线性控制

本文对质量矩控制导弹的动力学方程简化和控制系统的设计进行了研究。详细阐述了所提出的控制方法，介绍了径向基单隐层神经网络进行误差补偿的算法原理，用Lyapunov理论证明了所采用方法的稳定性。在给出了质量矩导弹的六自由度动力学方程和简化后的方程后，用所提出的方法设计控制系统。通过仿真分析，得出了本文所提出的方法具有较好的误差补偿能力的结论。     

防空导弹引信和导引头探测信息的融合优化研究

分析防空导弹引信和导引头探测目标信息的互补性和信息融合优化的可行性,提出了前馈神经网络MLSP的优化步长OBP学习算法.采用最优化的原理优化步长的选取很好的解决了传统BP算法收敛速度慢和产生振荡的缺点,构造了一个用于防空导弹引信和导引头探测目标信息的融合优化模型,并以某型防空导弹武器系统的引信和导引头分系统为例,仿真结果说明了该模型的有效性和可用性.     

用现代谱估计法实现导弹系统仿真模型的高可信度确认

本文概述导弹仿真模型的确认方法和各自的优缺点及应用范围。分析了导弹系统仿真过程输出序列的特点,并根据现代谱估计方法对短序列、低信噪比序列进行谱估计时分辩力高的特点,提出了一种导弹系统仿真模型有效性确认的新方法,并结合某型号半实物仿真过程给出应用结果。     

基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究

动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。     

BTT导弹神经网络直接逆控制算法的FPGA实现研究

针对BTT导弹控制系统中导弹模型的非线性和强耦合的特点,应用逆7系统和神经网络相结合的方法建立了导弹的逆模型.并以俯仰通道为例,设计了逆控制算法的BP神经网络结构,采用Verilog HDL编写了BP神经网络各个功能模块,并将其在FPGA上实现.通过神经网络逆控制算法在FPGA硬件实现和通用计算机上软件实现的对比,表明...     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

一种新的导弹块对角控制器设计法

利用小脑关节模型控制器(CMAC) 神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数, 证明了估计误差、权误差有界, 然后用解析逆解设计方法、变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了本文算法的有效性