基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

Space time clock: An on-chip clock with 10−12 instability

High precision and stable clock is extremely important in communication and navigation. The miniaturization of the clocks is considered to be the trend to satisfy the demand for 5G and the next generation communications. Based on the concept of meter bar and the principle of the constancy of light velocity, we designed a micro clock, Space Time Clock (STC), with the size smaller than 1 mm × 1 mm and the power dissipation less than 2 mW. Designed in integrated circuit of 0.18 μm technology, the instability of STC is assessed to be 2.23 × 10^?12 and the trend of the instability is reversely proportional to τ. With the potential ability to reach the level of 10^?16 instability on chip in the future, the period of the STC’s signal is locked on the delay time defined by the meter bar which keeps the time reference constant. Because of its superior performance, the STC is more suitable for mobile communication, PNT (Positioning, Navigation and Timing), embedded processor and deep space application, and becomes the main payload of the ASRTU satellite scheduled to launch next year and investigate in space environment.     

一类具有时变和分布时滞的 神经网络系统的时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,对时变时滞函数的下界和定常分布时滞同时使用时滞分割,获得了一类同时具有时变时滞和分布时滞的神经网络系统以LMI形式表达的时滞相依全局渐近稳定条件,并通过数值实例表明本文方法的有效性和稳定条件更低的保守性。     

旋转对固体火箭发动机两相流点火过程影响仿真研究

为研究高速旋转对内外燃管型装药固体火箭发动机凝聚相点火瞬态过程的影响规律，应用计算流体动力学（CFD）流体计算软件，使用用户定义函数（UDF）编程接口建立固体火箭发动机点火模型，对旋转条件下发动机凝聚相点火过程进行模拟。将数值计算结果与地面旋转实验内弹道进行对比分析，验证数值模型的正确性。计算结果表明：①点火药燃气颗粒因旋转做离心运动，大量粒子聚集在燃烧室头部上端，部分粒子附着在发动机壁面，且停留时间较长。②点火药燃气颗粒占比从20%增加到40%，点火压力峰值降低3.93%，发动机转速的升高会造成内弹道平衡压力升高，但点火压力峰会逐渐降低，且峰值出现时间发生延迟，转速达到15 000 r/min时点火压力峰消失。③转速增大，点火颗粒与推进剂传热增大，火焰传播期减小，但燃气填充期和点火延迟增大，点火药燃气颗粒占比为20%时，转速为15 000 r/min较静止条件下点火延迟增加了23.76%。     

换热效应对燃气涡轮发动机过渡态性能的影响

在非定常换热模型基础上,提出了换热效应不影响旋转部件功的假设,以及气冷涡轮换热的简化处理方法,建立了考虑换热效应的发动机过渡态性能计算模型.针对某双转子涡扇发动机加减速过程进行了数值模拟.结果表明:换热效应对整机性能的影响主要表现为各部件的响应滞后,而低压转子的响应滞后最为明显；压气机的换热时间常数小于涡轮；在旋转部件中,叶片的换热时间常数最小,轮毂次之,机匣最大.      

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统，在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下，设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论，对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换，得到不显含时延项的规范形系统模型，便于进行滑模面参数的求解；在给定的H∞指标下，推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件，给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法；最后，设计对干扰具有估计功能的自适应率，在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响，在所考虑的不确定性因素作用下，系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时，控制器的鲁棒性较好，状态收敛时间小于0.8s，且不存在抖振。      

基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境，提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型，以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建，采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测，并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化，最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验，得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）为11.79 min，低于其他基线模型和静态模型；且引入孪生数据驱动分析和修正后，紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明，模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互，并具有优良的预测精度和自适应性。     

Locally generalised multi-agent reinforcement learning for demand and capacity balancing with customised neural networks

Reinforcement Learning (RL) techniques are being studied to solve the Demand and Capacity Balancing (DCB) problems to fully exploit their computational performance. A locally generalised Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for real-world DCB problems is proposed. The proposed method can deploy trained agents directly to unseen scenarios in a specific Air Traffic Flow Management (ATFM) region to quickly obtain a satisfactory solution. In this method, agents of all flights in a scenario form a multi-agent decision-making system based on partial observation. The trained agent with the customised neural network can be deployed directly on the corresponding flight, allowing it to solve the DCB problem jointly. A cooperation coefficient is introduced in the reward function, which is used to adjust the agent’s cooperation preference in a multi-agent system, thereby controlling the distribution of flight delay time allocation. A multi-iteration mechanism is designed for the DCB decision-making framework to deal with problems arising from non-stationarity in MARL and to ensure that all hotspots are eliminated. Experiments based on large-scale high-complexity real-world scenarios are conducted to verify the effectiveness and efficiency of the method. From a statistical point of view, it is proven that the proposed method is generalised within the scope of the flights and sectors of interest, and its optimisation performance outperforms the standard computer-assisted slot allocation and state-of-the-art RL-based DCB methods. The sensitivity analysis preliminarily reveals the effect of the cooperation coefficient on delay time allocation.     

考虑通信延迟的卫星集群改进蜂拥控制

针对卫星集群的无碰撞协同运动问题,提出了一种改进的蜂拥控制策略。首先,结合Prim算法和广度优先算法设计了一种计算度、半径约束最小生成树的拓扑优化方法,并将优化结果作为星群的通信拓扑。该方法不仅能够节省每个卫星的通信资源,还能够减少星群网络的通信延迟。随后,为提高参考轨迹生成的快速性,采用基于傅里叶级数的形状曲线逼近法对主星参考轨迹进行规划。在此基础之上,提出了一种考虑通信延迟与碰撞规避的蜂拥控制策略,使星群能够在保证通信连通性的前提下沿参考轨迹运动到目标点附近,并且在运动过程中不发生碰撞。经过理论分析,利用Lyapunov Razumikhin定理证明了卫星集群系统能够达到渐近稳定。最后,通过数值仿真验证了所提控制策略的正确性和有效性。     

无人机集群组网高精度测距技术研究

针对无人机组网系统机间测距精度受限于时域采样周期时延估计的问题，本文提出一种联合正交频分复用（OFDM）前导序列和导频序列进行高精度测距估计的方法，利用最大似然估计和双向测距法将参与计算的序列测距估计结果按比例进行加权平均。同时，仿真分析了联合测距估计方法性能。结果表明：联合估计方法的前导与导频序列差分自相关间隔长度取典型值时测距精度能达到0.1 m以下，可在较低信噪比下实现厘米级测距精度，提升了集群组网测距的稳定性。