高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

一类非线性系统的反演变结构控制及应用

针对一类非线性系统 ,将其变换为易于设计变结构控制规律的规范型。利用小脑关节神经网络( CMAC)估计系统中的不确定函数 ,利用 CMAC神经网络和多面滑模技术估计出变换后系统的状态 ,最后利用变结构控制技术设计出控制器 ,特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界 ,与经典设计方法相比 ,所提出的方案允许非参数化不确定性。最后将此方法应用于空空弹控制系统的设计中 ,仿真结果表明了该方法的有效性     

输出反馈变结构控制在导弹纵向姿态控制系统中的应用

以某型导弹的纵向姿态控制三阶线性模型为基础，选取状态变量为俯仰角及其一阶、二阶微分信号，建立了状态空间表达式。运用输出反馈变结构控制理论，设计了导弹姿态变结构控制器。分析了在所设计的滑模面上降维子系统的稳定性；通过状态线性变换，并运用Lyapunov稳定性定理证明了状态轨迹的可达性。通过对切换控制量的改进，消除了控制量的颤振。仿真结果表明了设计方法的有效性。     

导弹过载模型及控制器设计

将导弹的俯仰和偏航通道没计成耦合系统,滚转通道单独设计成稳定系统,以导弹的两个法向过载为状态变量,建立了导弹的非线性时变模型.在此基础上实现了反演控制器设计,并在控制量中引入了鲁棒控制项,改善了系统的控制效果.最后应用Lyapunov稳定性理论证明了系统是渐近稳定的.仿真结果说明了该设计方法的有效性和可行性.     

有输入未建模动态的导弹鲁棒控制器设计

在导弹系统俯仰通道中存在输入未建模动态情况下，提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器．然后利用反演控制技术设计了导弹非线性控制器．最后应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矢量调节律，证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点。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。     

基于变结构控制理论的导弹平滑导引律研究

针对导弹采用变结构导引律攻击机动目标时,容易引起视线角速率的抖动现象,基于变结构控制理论,提出了一种设计简单、具有较好鲁棒性及准确性的平滑导引律。该导引律设计主要通过引入双曲正切函数,消除了攻击导弹的视线倾角增量变化律的抖动现象。通过仿真结果说明:在相同的攻击时间内,对比于比例导引律、变结构导引律,该导引律明显地减小攻击导弹的脱靶量,验证了该导引律的有效性。     

基于通用电路测试仪的专用总线电路模件测试维修平台

针对专用总线电路板模件,利用一种通用电路测试仪,设计了一个专用总线电路模件测试维修平台。     

基于直觉模糊优选动态规划的武器协同运用

将武器运用问题看作一个多阶段多指标的系统,对空战协同武器运用问题进行了分析研究.当作战指标值不能精确给出时,将直觉模糊优选理论与动态规划技术相结合,提出了一种基于直觉模糊优选动态规划.将各作战方案的指标值转化为一个模糊决策矩阵,得出各个作战方案的直觉模糊评价值.通过实例进行了仿真分析,结果表明,所提出的方法可以得到各个阶段的最优决策     

船舶组合导航技术探索与研究

现有的任何一种单一的船舶导航系统在体现它优势的同时又具有性能和适用范围的局限性,而船舶组合导航则能集现有导航设备之长,从而达到现代船舶高性能、高可靠性、智能化、多功能等方面的导航要求。在飞速发展的计算机技术和卡尔曼滤波技术的支持下,船舶组合导航正在迅速发展。文中主要介绍船舶组合导航的组成模式和性能,同时讨论了船舶组合导航的发展趋势。     

带有广义不确定性的导弹非线性控制系统设计

 在导弹系统存在广义不确定性情况下,提出了一种基于反演设计技术和RBF神经网络的导弹非线性自适应控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用RBF神经网络消除了其对系统的影响,有效地解决了控制系数矩阵未知时控制器设计问题,同时放松了现有文献中对控制系数矩阵不确定性的要求。应用Lypunov稳定性定理推导出神经网络权重矩阵的自适应调节律,并证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。