新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

鲁棒技术在飞机总体设计中应用的新发展

在回顾传统鲁棒设计方法的基础上，详细论述了鲁棒技术在多学科环境中，尤其是在飞机总体设计中的应用状况和最新发展，侧重讨论了多学科鲁棒设计中的不确定性分析、敏度分析和鲁棒设计模拟，并给出了多学科鲁棒设计的一般流程。对鲁棒设计领域中的不确定性、鲁棒设计和多学科3个专业术语进行了定义，并在最后展望了鲁棒设计在工程领域的研究前景。     

利用模糊控制理论设计自适应机构的自适应系统的研究

本文针对航空发动机的转速控制系统 ,提出了以模糊控制理论 ,设计比较和积分自适应机构的模型参考自适应控制系统的设计方法 ,并对系统进行数字仿真。结果表明 :这种自适应控制方法充分发挥了 PI控制和模糊控制的优点 ,不但使控制算法得到简化 ,而且使控制精度得到提高。因而 ,这种自适应方法对高阶、非线性或缺乏精确数学模型的被控对象提供了一种新的设计方法     

非线性三维H∞鲁棒制导律设计

应用飞行力学和理论力学原理，基于导弹目标三维相对运动方程，提出了一种适用于大机动目标的非线性H∞三维制导律，通过求解哈密尔顿－雅可比偏微分不等式，给出了解析形式的H∞制导律，对最坏情况下目标加速度的分析结果表明，H∞制导律具有很好的跟踪性能和鲁棒性。     

机动目标三维空间导引运动建模及导引律研究

给出了导弹—目标追逃运动的空间矢量方程，在此基础上推导了三维导引运动模型。对机动目标应用李雅普诺夫稳定性分析方法提出了一种自适应变结构制导算法。六自由度数学仿真结果表明了模型的正确性和制导算法的有效性。     

基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素，并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少，整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统，并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证，仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

一种鲁棒混合自适应控制器

 目前,国内外关于对象具有干扰或未建模动态时的混合自适应控制,仍处于探索阶段。由于连续对象混合控制系统在某些方面优于全连续或全离散系统,因而引起了国内外学者的重视。 本文提出一种新的适用于受扰对象的混合自适应律,并且从理论上证明了由这种控制律所构成的自适应控制器具有鲁棒稳定性。     

幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。