非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

基于干扰观测器的新一代歼击机鲁棒飞行逆控制器设计

基于干扰观测器设计了新一代歼击机的鲁棒飞行逆控制器。根据时标分离的原则，将机动飞机分为快慢不同的回路。采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器，并在慢回路用干扰观测器估计飞机所受的扰动，同时，用于在线补偿动态逆误差。仿真结果表明，该设计合理。     

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似，在每个更新过程中，采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换，由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度，而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明，UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度，并能有效地克服非线性严重时，方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。     

防火墙与网络入侵检测联动系统研究

针对目前防火墙和网络入侵检测系统在网络安全体系中存在的不足 ,提出了一个基于防火墙和网络入侵检测联动系统的框架模型 ,它有效克服了传统入侵检测系统不能实现主动控制的缺陷和防火墙规则配置的复杂性等问题。最后 ,从实现的角度 ,给出了整个联动系统的详细解决方案———采用基于连接检测的包过滤防火墙和基于状态转换分析的网络入侵检测系统相结合。其提高了系统的检测速度和检测的精确性并有效的降低了虚警率     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

轨道拦截问题的一种精确初制导方法研究

对于轨道拦截问题,给出了一种基于速度增益制导和状态转移矩阵的精确初制导方法。该初制导方法能补偿制导方法误差和轨道摄动对拦截脱靶量的影响。仿真结果表明,所提出的精确初制导方法合理、有效,能在增加较小燃料消耗的情况下,大大提高轨道拦截的制导精度。     

燃气涡轮发动机人工智能实时诊断和预测

定义有感知的发动机状态监控（COEHM）系统采用的方法，采用这些建立在真实和模拟发动机数据基础上的方法可以精确地预测燃气涡轮发动机工作状况（总体完整性），性能变化（降低）和部件寿命（氏疲劳循环，高疲劳循环及蠕变）损耗，发展一套COEHM系统需要应用诸如数字滤波，多项式，模糊逻辑，专家系统，概率系统，神经网络这样的工具，这还不是全部，还需要应用一些新颖的方法使得系统具有精确预测被监控事件结果的能力，COEHM系统可以提供快速而精确的诊断和信息预测（以减少维修时间），无故障和周转时间，改进的临界寿命管理方法可以减少发动机的寿命周期费用，所以，COEHM系统的发展大大地减少发动机的使用费用，增强了工作能力，克服了由于人员减少而引起的技术经验损失。     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

飞机发动机状态监控研究

通过应用时序分析理论，对飞行参数系统记录的数据进行建模、分析，提出了一种飞机发动机状态监控的新方法。     

过失速机动飞机的鲁棒非线性控制律设计

 采用非线性动态逆和结构奇异值综合方法设计了过失速飞行条件下飞控系统控制律,解决了飞控设计中面临的非线性和鲁棒性问题。应用非线性动态逆的目的就是对过失速机动飞行条件下高度非线性的飞机动力学进行线化;从而围绕线性的快逆回路应用结构奇异值综合方法设计相应的鲁棒控制器,以提供对驾驶员指令的鲁棒跟踪。所设计的飞控系统将达到期望的飞行品质,确保系统对过失速机动飞行过程中因非定常气动力效应引起的系统参数摄动鲁棒性良好。高逼真度、非线性的仿真验证了这一点。