神经元最优状态反馈控制及其在登月问题中的应用研究

以非线性系统自学习最优控制算法为基础，提出了一种基于人工神经元网络的非线性状态反馈最优控制策略，使非线性不确定性的被控系统能通过自学习实现某种最优的非线性反馈控制，本文对该控制策略在登月软着陆问题中应用进行仿真研究，验证了该控制策略的可行性和有效性。     

测量数据部分丢失的非线性系统迭代学习控制

研究非线性离散系统的迭代学习控制．利用并行分配补偿方法(PDC)确定非线性系统的T-S模型,把非线性模型特换为局部线性模型。假定数据丢失的概率已知,采用满足Bernoulli分布的序列来描述测量数据的丢失,研究具有测量数据部分丢失的线性离散系统的迭代学习控制器的设计。结合T-S模型设计了数据丢失的迭代学习控制器,所设计的迭代学习控制器具有期望收敛特性和二次型性能指标。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法

为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F₁指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

星座碰撞规避的迭代学习构型保持方法CSCD

针对低轨卫星星座运行中地球引力摄动的周期特性,基于迭代学习控制(ILC)方法,提出了星座碰撞规避的迭代学习构型保持方法。该方法由反馈控制和ILC两部分构成,分别抑制卫星运行过程中的非周期摄动和周期摄动对构型保持精度的影响,进而在地球非球形引力摄动未知条件下,通过相对构型的精确保持实现对星座卫星碰撞的有效规避。仿真结果表明,在地球J摄动影响下,与传统反馈控制相比,ILC方法以更小的控制输入实现了轨道保持精度的显著提升,进而在星座卫星轨道高度相近的情形下显著降低了碰撞风险,且控制器可在保证收敛性能的前提下,实现启动时间的灵活选择。     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.      

内圣外王

内圣是人格主体在德、能、学三个基本方面的自我修养,其至高境界是"极高明而道中庸";外王则是指卓越的"治平"社会功德。内圣是外王的前提和基础,外王是内圣的实践归宿和社会价值体现。内圣外王具有道德的、政治的和学术的三重理想人格涵义。内圣外王人格论的思想理论基础是传统的民本思想、"人贵论"和"人性论"。     

一种适用于航天器某些故障诊断的知识获取方法

尽可能快地找出航天器在工作过程中出现的故障，采取补救措施，可减少或避免重大损失。故障诊断专家系统可帮助人们作出快速诊断，但它的诊断准确率主要取决于其知识的正确性。以往这些知识是靠领域专家给出的。本文根据航天器某些故障的特点，提出了一种处理连续变元示例的知识自动获取方法，用这种方法获取的诊断故障的规则，在实践中检验是正确的