基于模糊卡尔曼滤波的内阻尼姿态算法研究

在系统机动性不强的情况下，传统的平台内阻尼算法将系统本身的速度信息通过阻尼网络加到系统中，达到提高姿态角精度的目的。将这种平台内阻尼的思想引入到捷联惯性航姿系统中，在系统加速度较小的情况下，利用加速度计的输出估计系统姿态角，通过卡尔曼滤波的形式补偿系统姿态误差。由于加速度的大小直接影响滤波器精度，本文设计了模糊自适应卡尔曼滤波算法，根据三轴加速度计的输出调整内阻尼量测误差方差阵，从而避免了滤波器的发散。仿真和实验验证，内阻尼算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡，避免了系统姿态漂移，有效提高了捷联惯性航姿系统的精度。     

一种基于模糊神经网络的Speckle图像滤波器

提出一种新的基于模糊神经网络 (FNN)的 Speckle噪声自适应滤波器 ,以实时处理 SAR图像。讨论了模糊神经网络滤波器结构的设计、模糊规则的选取以及采用改进遗传算法进行参数优化的方法 ,最后 ,结合图像处理应用实例 ,与其它传统图像滤波器进行比较 ,验证所述滤波器在滤除噪声和保持细节纹理方面的有效性。     

最小相位误差单星无源定位法

基于卫星在不同位置测得的信号相位差,提出了一种用最小二乘使误差最小化的单星无源定位方法。给出了定位和去模糊的原理与计算方法,以及数学模型,建立了定位误差的解析表达式,用仿真验证了误差表达式。结果表明该法有一定的去模糊定位和单基线测量相位差定位能力。     

模糊神经Petri网及在武器装备效能评估中应用

将模糊Petri与神经网络理论相结合,提出了一种关于武器装备效能评估的模糊神经Petri网模型。将模糊逻辑规则应用到专家评判中得到模糊Petri网,并在此基础上将人工神经网络引入到模糊Petri中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。仿真结果表明该模型是可行和有效的。     

有翼式战术地地导弹导引规律研究

导引规律的研究在导弹武器系统的设计中占有十分重要的地位。我国自行研制的某型有翼式近程战术地地导弹在使用现有导引规律时存在弹道确定性差的缺点。针对这一问题， 提出一种基于模糊逻辑系统的全程变导航比比例导引规律， 以平飞段模拟目标方法为辅助， 仿真计算表明取得了明显的改进效果， 具有较好的应用前景。     

基于BP算法的模糊神经网络研究

提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络（ＦＮＮ）在处理模糊特征时，能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的ＢＰ算法对网络进行训练，为了加快网络的学习过程，我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法，并且采用了Ｃ语言编制软件，实验结果表明，ＦＮＮ技术是一种新颖、有效的方法，能促进智能神经网络的发展。     

基于模糊逻辑的组合导引律

攻击大机动目标的组合导引律由比例项和前置角项组成,可以得到平直的末段弹道,但通常不能保持在大范围攻击情形下均有效。本文在组合导引律的基础上,设计一种新颖的模糊逻辑控制器,采用视线变化率和前置角偏差为输入变量,通过规则库嵌入专家经验,实现智能改变组合导引律中的系数。通过仿真验证,相对于组合导引律,此方法在大范围攻击情形下弹道更平直,脱靶量更小。     

基于模糊神经网络的质量矩拦截弹动态逆控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性和敏捷性。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统。考虑到系统的鲁棒性要求和三个滑块的协调控制问题,应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,设计了拦截弹模糊动态逆飞行控制系统,分别针对快变和慢变子系统,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的动态逆误差补偿方法,可以有效地抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降,提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可以实现拦截弹的飞行控制。     

基于解耦三轴气浮台非线性模糊变结构的鲁棒控制

根据三轴气浮台非线性动力学模型,研究了一种基于解耦的模糊变结构控制方法。设计的控制器不仅避免了一般变结构控制中的抖振,而且具有实现简单、工程化容易的优点。仿真结果表明,该模糊变结构控制法对模型的不确定性和外来干扰有较佳的跟踪性能,其鲁棒性较优。     

飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制

飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出(MIMO)的特点。本文针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性，提出鲁棒自适应模糊解耦控制方法，对飞行姿态进行机动控制。首先，设计基于精确反馈线性化的模糊解耦控制环节。针对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用H∞鲁棒补偿控制方法，使误差干扰项对系统的影响最小。为充分利用有限的模糊规则，采用非线性可调参数模糊模型。模糊参数的自适应调节律由李雅普诺夫综合法得到。数学仿真表明，该控制方案对于空间飞行器姿态系统中的非线性和参数不确定性具有较强的适应能力。