基于改进GM(1,1)模型的雷达故障预测研究

现代雷达系统规模越来越大,性能和结构也更加复杂,其特征参数的获取存在着不完整性和不确定性。这些问题给雷达的故障预测带来一定困难。灰色模型是处理小样本、贫信息和不确定性问题的有效手段,很适     

基于攻角可测的不确定导弹系统的滑模自适应控制研究

考虑空气动力系数的不确定性与线性化后产生的模型不确定性,结合自适应与变结构方法,设计了一类自适应型滑模面,特别是其中针对南于空气动力学系数不定引起的舵系数未知情况,单独引入了自适应环节,补偿未知舵系数对系统的影响,同时通过构造Lyapunov函数证明其稳定性,并举例进行仿真研究。仿真结果表明了该方法的有效性。     

带有时滞修正的空间密频结构模糊振动控制

针对密频系统的模态不稳定特性和低可控度给主动振动控制带来的困难,阐明了模糊理论对空间密频结构控制设计及时滞修正的适用性。基于针对密频结构的参数自调整模糊振动控制系统,分析了传感器时滞对振动控制效果的影响,并就此设计了针对密频时滞系统的难以定量化和不确定性的模糊时滞修正策略,在优化振动控制系统性能的同时,大大降低了对控制量的需求。通过对典型空间密频结构在轨受到的两种主要激励模式下的振动控制仿真,证明了理论的正确性和方法的有效性。     

地地导弹系统误差小子样快速收敛点估计法

针对地地导弹武器系统试验次数少的特点,研究了小子样条件下地地导弹系统误差的快速收敛点估计方法.其基本思路是,首先利用样本分布展开法将经验分布展开成相应的分位点函数,然后根据不确定性极大值原理,将Shnnon熵视为不确定度,计算出分位点函数的系数;通过求解熵极值曲线对可行解范围曲线的切点,最终积分分位点函数即可得到数学期...     

高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对含有不确定干扰项的吸气式高超声速飞行器模型,分别设计了基于反馈线性化的速度控制器和基于反步法的航迹控制器,以实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。通过指令滤波器得到俯仰角的实际跟踪指令及其一阶、二阶微分信号,可直接设计升降舵控制指令,在解决了虚拟控制量求导"复杂性爆炸"问题的同时,减少了反推计算步数,从而达到提高系统动态性能和优化控制器结构的目的。基于LaSalle不变集原理和Lyapunov理论设计的自适应更新律保证了系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器在飞行器存在不确定干扰的情况下仍能满足对参考信号跟踪性能的要求。     

航行体垂直发射过程不确定性量化方法的探讨

在发射平台运动、海浪及海流、气水介质突变、空泡溃灭等的影响下,航行体水下垂直发射呈现出干扰因素随机性强、干扰量大、弹道参数变化剧烈等特点。在分析、辨识各种干扰因素的形成机制及组成结构的基础上,建立了描述航行体水下发射过程不确定度的数学模型;介绍了近年来国际上较为热门的不确定性量化研究中的数值方法和进展,主要讨论了基于多项式混沌理论的不确定度量化方法;最后,探讨了未来航行体水下发射过程不确定性量化研究所面临的一些挑战和亟待解决的问题。     

基于多项式的多不确定参数控制律稳定性评估

基于多项式理论,研究了鲁棒D域稳定和评估空间自适应网格划分方法。在传统只分析单个不确定性参数对动态系统稳定性影响的基础上,实现了多个不确定参数同时摄动对系统稳定性的评估。基于该方法,以一种轴对称飞行器为研究对象,完成了在多种参数组合摄动下的纵向控制律稳定性评估,评估结果直观精确的显示了该飞行器纵向稳定和不稳定区域。     

基于贝叶斯理论的低循环疲劳寿命模型不确定性量化

为量化低循环疲劳寿命模型中的不确定性因素,利用贝叶斯理论,采用经典的模型校准形式确立了寿命模型的不确定性量化形式,并结合正态性检验对误差项进行验证;应用马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法获得了模型参数后验分布的抽样样本,在小子样试验数据条件下确定了低循环疲劳寿命的95%不确定性区间,较好地覆盖了寿命的分散性;对参数样本进行了相关性分析,并将异方差回归概率模型与贝叶斯概率模型进行了比较。最后,利用Morris全局灵敏度分析方法获得了Manson-Coffin模型参数的全局灵敏度指标;同时,验证了在模型参数对先验信息敏感,或者说在先验信息影响极大的情况下,采用无信息先验处理方法的合理性。     

不确定飞行环境下的滑翔制导炮弹方案弹道优化

滑翔制导炮弹因体积和成本所限存在控制能力有限的问题,有必要对其方案弹道加以合理的设计,为此提出一种不确定飞行环境下的弹道优化方法以降低方案弹道对各类随机干扰的敏感度。建立了模型偏差、滑翔启控点参数偏差、气动参数偏差及气象偏差等不确定性因素的数学模型,推导出计及随机干扰的滑翔弹动力学系统雅可比矩阵的解析表达式,利用线性协方差分析法,得到了系统误差传播方程,进而建立了不确定飞行环境下的弹道优化模型。利用Chebyshev伪谱法将弹道优化问题转换为非线性规划问题,在此基础上采用内点算法(Ipopt)获得了方案弹道的最优解。仿真结果表明,与不考虑不确定因素的设计方法相比,采用本文方法设计出的方案弹道,纵向和侧向位移散布方差明显减小,显示出对随机干扰更好的抑制效果。     

Uncertain multiobjective redundancy allocation problem of repairable systems based on artificial bee colony algorithm

Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach.