双层多目标规划若干问题的研究

研究了下层决策者无关联的双层多目标规划问题，在不同偏好意义下，给出了各自解的定义，讨论了线性双层多目标规划问题。     

人工释能法求解线性代数方程组

本文建立求解线性代数方程组的人工释能法迭代格式,并给出该迭代格式收敛的充分必要条件和最佳释能时机,同时给出实现人工释能法的数值计算方法及其数值稳定性条件。     

基于最小一乘的跑道入口高度计算

跑道入口高度是关系着飞机能否安全着陆的关键参数,在其计算中需要采用曲线拟合预测的方法。目前大多是采用基于最小二乘准则的拟合方式。由于最小二乘准则的局限性,当下滑道随机误差不满足正态分布,在飞行数据中出现异常点时会给预测带来较大误差。将最小一乘方法引入到跑道入口高度计算问题中,提高了算法的稳健性,很好地克服了这一问题。     

基于μ分析的高超声速飞行器再入轨迹评估

为解决高超声速飞行器再入过程中存在的不确定性问题,将μ分析理论应用到标称再入轨迹的评估中.采用线性稳定储备准则,在密度、升力系数和阻力系数存在不确定性时,对标称轨迹在制导律下的制导稳定性进行了分析;根据所获得的最坏参数组合,采用系统的开环尼克尔斯曲线验证了μ分析的结果;分析了系统所能容纳的最大不确定性参数,并研究了系统对不同不确定性参数的敏感性.结果表明:在密度、升力系数和阻力系数不确定性中,阻力系数对该标称轨迹的鲁棒稳定性影响最为明显.     

基于线性规划的多操纵面重构控制研究

为实现多操纵面飞机的重构控制,提高飞机飞行的安全性能,提出了一种基于线性规划的多操纵面重构控制策略.针对操纵面卡死、松浮、损伤等典型故障情况,推导了相应的重构分配器,通过基于线性规划的直接分配方法来实现在操纵面故障下的重构控制.仿真结果表明,该控制策略能有效处理典型操纵面故障,发生故障时仍能快速跟踪控制指令,保证较好的...     

强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法

摘要： 研究强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法，强不确定系统指的是系统的静态增益及其界不完全确知且范围较大.“全系数之和等于1”是吴宏鑫院士20世纪80年代发现的，该原理表明，对于未知连续系统，其离散化系统的系数的和在一定条件下是1.该原理的发现对于解决闭环辨识和自适应控制的瓶颈问题具有关键作用.“全系数之和等于1”是在一定条件下成立的.为了实现系统的“全系数之和等于1”，需要对系统进行一定的变换，以满足所需条件.其中，采用静态增益的标称值的倒数进行输入变换的方法在实际中得到了广泛应用.但是，当系统的不确定性较大时，该变换将带来较大偏差.针对该问题开展了深入研究，明确给出了系统静态增益的不确定性与标称值的比值的关系对于实现“全系数之和等于1”的影响.当不确定性与标称值的比值较小时，可以近似实现“全系数之和等于1”；当比值较大时，进一步给出了通过选取合适的采样周期，近似实现“全系数之和等于1”的方法.本文的研究对于特征模型理论在实际中的应用提供了一定的基础.     

宏指令在变螺距螺旋轨迹编程中的应用

以一个现实的零件,表述了宏指令在变螺距螺旋加工中的运用,利用函数的合成,循环语句的运用,细致而详细地描述了程序编制的整个过程。对于复杂空间曲线,若能建立函数的关系,通过宏指令的运用,也能手动编制出简洁的复杂轨迹,且应用面广,程序段直观而清晰,更具可读性。     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.