基于灵敏度分析的结构-声学鲁棒优化设计

针对工程中普遍存在的结构-声场耦合系统,充分考虑系统本身及外载荷的不确定性,提出了求解系统响应范围的区间有限元分析方法及鲁棒优化设计模型.从耦合系统的平衡方程出发,利用中心差分方法得到了系统响应的灵敏度计算公式.引入区间变量来表征信息不足的不确定参数,借助一阶泰勒展式,可以快速估算系统响应的区间上下界.在结构鲁棒优化设计过程中,通过引入灵敏度指标,将原不确定单目标优化问题转化为确定的多目标优化问题.为保证结构性能更加稳定,利用区间可能度刻画约束条件的鲁棒性.数值算例通过某弹舱模型弹性板厚度的优化设计,验证了所建立的鲁棒优化模型及算法的有效性.      

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

多体航天器大角度机动鲁棒控制

研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。     

对地观测DSS任务分配问题的CSP模型与算法

任务分配是对地观测分布式卫星系统(Distributed Satellites System, DSS)自主协作运行过程中的一个重要环节. 针对任务分配中的约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 以DSS完成任务总耗能最少为原则, 构建了任务分配问题的CSP模型, 并引入MAS理论中的合同网协议, 给出模型的求解算法, 通过仿真算例对模型和算法进行了验证.      

基于间隙度量的鲁棒LPV控制律设计

针对高超声速飞行器飞行包线范围广和模型参数不确定性大的问题,提出了基于间隙度量的鲁棒线性变参数(LPV,Linear Parameter-Varying)控制律设计方法.该方法将间隙度量引入LPV控制器设计中,提出了基于最优间隙度量的凸分解策略,并将其应用于多胞顶点的分解和鲁棒LPV控制器的自增益调参,以降低控制器的保守性;考虑模型的参数不确定性求取多胞LPV系统的顶点模型并设计顶点控制器,以提高顶点边界附近LPV控制器的鲁棒性;以某型高超声速飞行器为对象设计了鲁棒LPV控制器.仿真结果表明:该方法能降低大包线内控制器的保守性,实现高超声速飞行器在整个设计包线内精确的指令跟踪,并且在模型参数存在大的不确定性情况下仍保证系统的鲁棒性能和稳定性.     

考虑系统不确定性的高超声速飞行器容错控制

针对一类含有执行器失效故障和范数有界不确定性的系统,提出了一种鲁棒容错跟踪控制设计方法。该方法利用有界实引理,给出了保证闭环系统稳定且满足鲁棒性能要求的线性矩阵不等式（LMI）的表达式;为了削弱控制器的保守性,使用不同的Lyapunov变量对应不同的系统状态;由此带来的非凸优化问题,发展了一种迭代线性矩阵不等式算法。考虑到该迭代算法的收敛性取决于初值的选择,经过推导给出了一种求解合适初值的算法。将该算法应用于高超声速飞行器X-33跟踪控制器的设计,仿真结果表明本文算法是可行和有效的。      

基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题，研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波，提出高阶容积鲁棒滤波算法，选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型，建立雷达导引头测量模型，结合交互式多模型算法框架，设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明，所提算法的鲁棒性较强，与传统高斯滤波相比，所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.     

复杂系统的选择性维修模型和求解算法

考虑不修、最小维修、换件维修和多中间维修水平，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和多员维修的复杂系统选择性维修模型，将组件维修前状态、组件有效役龄和维修费用等因素引入不完全维修模型，更符合工程实际。提出了一种基于多员维修的系统组件维修分配算法，解决了如何将多维修任务分配给多维修人员，使得系统维修时间最小的问题，并将所提算法引入到PSO算法中，求解考虑多维修人员和不完全维修条件的复杂系统选择性维修模型。案例表明:所提模型和求解算法有效，能够为复杂系统提供切实有效的维修决策方案。      

高超声速滑翔飞行器的分散鲁棒姿态控制

根据高超声速滑翔飞行器的任务和特点,并考虑一阶执行器动态,建立了面向控制系统设计的飞行器姿态模型.针对模型的结构,结合分散控制和滑模变结构控制的思想设计了再入飞行段的分散鲁棒姿态控制器:采用Tornambe控制方法进行了分散鲁棒滑模面的设计,使得系统能够克服耦合及非匹配不确定性的影响实现性能优良的滑模运动;采用改进的时间次优控制方法实现了二阶滑模变结构控制律的设计,通过在线估计等效控制削弱了抖振.为验证控制器的设计,在Simulink中以某概念高超声速滑翔飞行器为对象,进行了分散鲁棒姿态控制系统和制导系统的联合仿真,仿真结果表明在存在大不确定性的情况下,可以实现对制导指令的鲁棒稳定跟踪.     

机载机电设备综合控制管理系统任务分配研究

利用分布式处理机及网络技术对机载机电设备进行综合控制管理是机载机电设备发展的一大趋势,其中如何分配机载机电系统的控制管理任务,使系统风险均衡,达到提高系统可靠性、安全性的目的是综合控管课题的关键技术之一,其实质上是一个优化组合问题.本文针对该问题,提出了适用于机载机电设备综合控管系统的任务分配准则和目标函数,利用遗传算法,寻求任务分配的最优策略,达到了较好的效果.      

基于μ分析的鲁棒特征结构配置飞行控制律设计

针对特征结构配置应用于飞行控制律设计鲁棒性较差的问题,提出了一种新的鲁棒特征结构配置方法.该方法结合参数化特征结构配置与μ分析,把鲁棒特征结构配置问题转化为包含系统全部自由参数的带约束条件的非线性优化问题.根据飞行控制律特点,提出分步优化策略解决鲁棒特征结构配置多变量优化问题,以降低问题复杂度,同时采用等值分布曲线直观描述优化指标随设计参数变化规律.该方法利用系统全部自由度提高系统鲁棒性,并对自由参数施加约束条件以保证标称闭环系统性能.仿真表明该方法能满足一级飞行品质要求,提高系统鲁棒性,减小保守性.     

分布式系统中的冗余任务分配研究

提出了分布式容错系统的任务分配算法,算法考虑了系统任务的周期性、冗余性、适应度、重要等级等特点,以处理机负载平衡为目标,通过三步静态分配实现了任务在处理机中的冗余分布,即使同一任务的活动任务、准活动任务和睡眠任务分布在不同处理机中.对系统执行过程中的处理机故障,启动冗余任务动态唤醒算法,通过任务状态的转换实现系统重构.冗余任务分配算法既能满足系统可靠性要求,又可保证系统重构的实时性.     

基于合同网的对地观测资源动态协同规划方法

卫星、无人机等对地观测资源已经成为执行灾害救援、灾损评估等多样化监测任务的主要观测手段，而大规模任务的随机调整和动态执行环境是快速制定对地观测方案的核心难点。针对此问题，提出一种面向不确定环境的对地观测资源动态协同规划方法，以动态高效地制定异构观测资源的协同观测方案。首先，结合合同网协议提出一种自下而上的分布式动态协同框架，以整合空天地异构观测资源构建分布式、动态、松耦合的协同观测网络。然后，根据该协同框架提出多轮组合分配方法及优化算法以快速动态地分配大规模监测任务。最后，通过仿真实验证明，在任务持续并发的动态不确定环境中，基于合同网的动态协同规划方法在提升了约25%任务完成率的同时，降低了约20%的运行时间，实现了任务完成率与方法运行时间的平衡。      

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

AUV自航对接的类物理数值模拟

为了预报dock对自主水下机器人（AUV）水动力性能的影响，提高AUV水下对接成功率，提出一种多块混合网格结合动态层方法和用户自定义函数（UDF）的方法，应用于基于离散螺旋桨的AUV自航对接的类物理数值模拟。所提方法采用移动子区域代替传统的移动边界，可提高数值计算效率。在验证了AUV自航试验速度的基础上，对AUV自航对接的水动力和流场进行分析。结果表明，AUV在螺旋桨定转速300 r/min推进作用下，自航对接时间约16 s，终端速度为0.75 m/s。对接速度满足对接碰撞需求。dock对AUV运动影响:在对接井口B点之前起阻碍作用，在B点之后起吸附作用。AUV对接阻力增加2.4%，增幅小，可实现与dock对接。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于控制力矩陀螺的水下运载器动力学与仿真

为弥补水下运载器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)中传统舵面控制机构的低速控制的不足,改善其操纵性能,引入单框架控制力矩陀螺(SGCMG,Single Gimbal Control Moment Gyro)作为控制机构进行姿态稳定与控制.把AUV简化为刚体,加入SGCMG,考虑水下环境的特点,建立基于SGCMG的AUV动力学模型,并仿真分析AUV的动力学、姿态运动、SGCMG的框架运动以及环境之间的相互作用.仿真结果说明:基于SGCMG控制的AUV的姿态机动快速、准确,低速性能理想,为操纵律设计及姿态控制算法研究提供基础.     

Online scheduling of distributed Earth observation satellite system under rigid communication constraints

This paper focused on online scheduling of distributed Earth observation satellite system in a dynamic environment. The objective was to maximize the total profit of the overall system by efficiently coordinating the different satellites with stochastic arrival of urgent tasks, subject to rigid communication and observation time window constraints. We formulated this problem as a single-task, single-robot, time-extended assignment problem with intra-schedule dependency using the multi-robot task assignment taxonomy and formulated the sub-problem after releasing urgent tasks in a mixed-integer linear programming model. We first described the online scheduling algorithm for a single satellite, then we proposed the modified consensus-based bundle algorithm (m-CBBA) and modified asynchronous consensus-based bundle algorithm (m-ACBBA) with synchronous and asynchronous communication, respectively. Compared with initial versions of CBBA and ACBBA, the modified versions added the communication loop prediction phases to efficiently utilize scarce communication opportunities and reduce the communication requirements. Additionally, we introduce two contract net protocol (CNP)-based algorithms for comparison, respectively SingleItem-CNP-based (SI-CNP) algorithm and Batch-CNP-based (BA-CNP) algorithm. Computational experiments indicated that both the total profit and percentage of scheduled urgent tasks achieved by the m-ACBBA and m-CBBA algorithms were much higher than those achieved by both SI-CNP and BA-CNP. Additionally, the number of communications needed by either m-ACBBA or m-CBBA algorithm was lower than that by SI-CNP. When the communication cost in the system is high, the m-CBBA algorithm is preferred because it balances the profit and the required number of communications. When the communication cost is low, the m-ACBBA algorithm is preferred because it achieves high total profit and high percentage of scheduled urgent tasks.