参数估计中的系统初始状态确定

极大似然方法是应用比较广泛的一种参数估计方法，具有较好的统计特性，但由于所采用的寻优计算方法的限制，在使用过程中需要将系统的初始状态信息作为计算的起点。针对这个问题开展了一些研究工作，提出了系统初始状态与未知参数联合估计和系统初始状态的极大似然估计两种解决方法，并结合某型旋转导弹的气动参数辨识问题进行了仿真计算。     

Agent仿真中具有先验知识的混合学习算法与混合结构模型

强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作。Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时。为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先验知识的Q学习算法,利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化;针对Agent个体学习与群体学习各自的不足,提出了采用混合学习算法,将个体学习与群体学习有效结合起来,提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平;同时为满足复杂适应性需求,采用Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程。     

基于自适应神经网络的非线性飞控系统设计

将动态逆理论、神经网络和自适应控制相结合应用于非线性飞行控制系统设计中，通过动态逆控制律将非线性耦合系统转换为线性解耦系统，采用具有在线学习能力的神经网络来补偿反馈线性化中存在的逆误差，最后利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则。仿真结果表明，这种控制结构具有良好的跟踪能力和极强的鲁棒性。     

加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

统一混沌系统的指数型超曲面terminal滑模同步控制

讨论了一类统一混沌系统的指数型超曲面terminal滑模控制同步问题,并且针对初始状态离原点的不同,设计了3种超曲面,使得在系统初始状态远离平衡点和接近平衡点的情况下,均能较快地实现同步,从而弥补了接近平衡点收敛速度慢的不足。而且由于指数自适应环节的引入,使得滑模面的形式得到统一与简化,收敛性能得到进一步优化。最后仿真结果表明了该方案的有效性。     

航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定

 将光纤捷联系统惯性测量单元（IMU）输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明：引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。     

切削加工过程中颤振在线监测研究综述

颤振是航空航天加工制造等领域中广泛存在的问题，深入开展切削加工过程中颤振在线监测研究对于进一步提升颤振抑制效果、保障加工系统稳定运行具有重要意义。根据颤振在线监测所需的实时性和精确性的要求，围绕数据采集、在线特征提取及颤振识别进行综述，首先介绍了3种颤振数据采集方法的特点，然后深入归纳与分析了颤振特征应用情况及影响颤振特征提取的关键因素，接着比较并总结了基于有监督学习和无监督学习的颤振识别技术的特点，最后总结并展望了目前颤振在线监测所存在的问题及发展趋势，可为未来颤振在线监测研究提供参考。     

任意结构系统的备件可用度评估模型

备件可用度评估是维修保障能力评估的重要内容。给出了部件失效服从指数分布的任意结构系统的备件可用度评估模型,该模型可以在已知系统结构函数、系统初始状态以及工作时间的条件下,计算不同备件方案的备件可用度,为维修保障指挥提供决策依据。     

改进的P型迭代学习控制算法

针对多输入多输出的定常线性系统的迭代学习控制问题, 给出改进的P型迭代学习控制算法, 该算法中利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量, 这样可以加快控制输入的收敛速度, 利用该算法进行学习控制, 使系统的实际输出以更快的速度收敛于系统的理想输出.     

线性广义系统的迭代学习控制

讨论了正规，稳定，无脉冲的定常广义系统的迭代学习控制问题，通过构造满足广义约束的Lyapunov函数来分析定常广义系统在P型学习律下迭代学习误差的收敛性问题，同时给出在每次迭代时初态固定于同一点的误差收敛的充分性条件，最后给出数值仿真算例说明该学习律的有效性。     

航天器姿控系统的PD型学习观测器故障重构

针对满足Lipschitz条件的航天器姿态控制系统这一非线性系统中存在的执行器加性故障、空间干扰与测量噪声问题,提出了基于PD型迭代学习观测器的故障重构方法。该方法具有期望的鲁棒性能指标,能够在系统存在空间干扰与测量噪声情况下实现对突变故障与时变故障等故障类型的精确重构。基于线性矩阵不等式技术给出系统化PD型迭代学习观测器的设计方法,并根据Lyapunov稳定性理论对上述设计方法的稳定性条件进行了理论证明,同时利用鲁棒技术抑制空间干扰与测量噪声对执行器故障重构的影响,通过线性矩阵不等式工具箱求解观测器参数矩阵。最后,将该方法应用到航天器姿态控制系统中,仿真结果证明了该方法的有效性。     

面向GMTI任务的系绳式InSAR系统展开研究

研究了短绳系式合成孔径雷达干涉技术（InSAR）系统面向地面动目标检测（GMTI）任务时的展开问题。使用系统的三维动力学模型,首先分析系统在平衡位置附近的稳定性,确定系统执行GMTI任务时面临的问题。结合GMTI任务需求确定系统短系绳情况时的展开方式,使用粒子群算法对系统初始分离速度和方向进行优选,使系统在展开结束时恰好摆动到水平方向。在展开完成后对系统施加阻尼控制和喷气控制,使系统长期处于水平方向附近,以获取期望顺轨基线,最后通过数值仿真验证。结果表明：考虑展开机构静摩擦力时,在优选的初始状态下无控展开,系统能够到达目标位置,且在稳定控制下能够长期保持顺轨基线大于99.6 m。     

Ballistic missile track initiation from satellite observations

An algorithm is presented to initiate tracks of a ballistic missile in the initial exoatmospheric phase, using line of sight (LOS) measurements from one or more moving platforms (typically satellites). The major feature of this problem is the poor target motion observability which results in a very ill-conditioned estimation problem. The Gauss-Newton iterative least squares minimization algorithm for estimating the state of a nonlinear deterministic system with nonlinear noisy measurements has been previously applied to the problem of angles-only orbit determination using more than three observations. A major shortcoming of this approach is that convergence of the algorithm depends strongly on the initial guess. By using the more sophisticated Levenberg-Marquardt method in place of the simpler Gauss-Newton algorithm and by developing robust new methods for obtaining the initial guess in both single and multiple satellite scenarios, the above mentioned difficulties have been overcome. In addition, an expression for the Cramer-Rao lower bound (CRLB) on the error covariance matrix of the estimate is derived. We also incorporate additional partial information as an extra pseudomeasurement and determine a modified maximum likelihood (ML) estimate of the target state and the associated bound on the covariance matrix. In most practical situations, probabilistic models of the target altitude and/or speed at the initial point constitute the most useful additional information. Monte Carlo simulation studies on some typical scenarios were performed, and the results indicate that the estimation errors are commensurate with the theoretical lower bounds, thus illustrating that the proposed estimators are efficient     

基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计CSCD

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题，提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队，并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中，编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示，仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息，并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先，采用分布式状态观测器，使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后，利用该观测器的估计状态，提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

直接力控制的特征结构配置法

以现代控制理论和飞行力学原理为基础，针对直接力控制器设计中存在的模态耦合问题，提出一种应用状态反特征结构配置进行解耦的方法，并出相应的公式。分析表明，用此方法对系统的极点和特征向量可以进行希望的配置。并能达到设计要求，同时仿真结果说明，用状态反馈特征结构配置法设计的控制系统比用线性二次型调节器（LQR）方法设计的控制系统解耦性能好，响应速度快，并且解决了输出反馈特征结构配置不能确保闭环系统稳定的问题。     

Synthesis of an Optimal Output Regulating System with a Reference Vector

The difficult problem of synthesizing an optimal regulation scheme for linear time-invariant systems, assuming an integral quadratic cost functional, when the desired output is a constant nonzero vector and when the upper time limit approaches infinity, is studied in this paper. The problem is solved by properly redefining the cost functional, so that consistence with the stability requirement is achieved. The problem of the optimal closed-loop regulation of a singleinput/single-output system has always been an interesting topic for control engineers. The most common assumption is that the cost functional to minimize be of quadratic type, with infinity as an upper limit. The classical frequency domain approach, assuming the absence of initial conditions, suggests an optimal compensator in forward loop. On the other hand, the modern time-domain approach, based on the direct application of the maximum principle, yields a closed-form solution for the case in which the desired output is zero. This paper presents results which allow one to consider from a unifying point of view the two above approaches and, in addition, suggests a stable optimal scheme which is valid for any initial state and for any desired constant output.     

基于稳定逆的飞机纵向自动着陆控制律设计

针对着陆过程中飞机对象的非最小相位特性,设计了基于稳定逆的飞机纵向自动着陆控制律.通过求解系统内部动态的有界解,设计了系统对于期望轨迹的稳定逆;基于相对阶的概念设计了光滑、连续的进场着陆期望轨迹.由稳定逆产生期望控制输人和状态轨迹,反馈控制器克服飞机参数不确定性及外界干扰.仿真结果表明,所设计的自动着陆控制律具有精确跟...