控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

离散系统Lyapunov矩阵方程的Schwarz矩阵解法

本文根据Schwarz矩阵的性质,提出了求解离散系统Lyapunov矩阵方程的一种递推算法。这种算法是把求解N价Lyapunov矩阵方程的问题转换为求解N阶线性方程组的问题,因而其计算程序较简单,占用内存少,尤其是适应于求解高阶Lyapunov矩阵方程。     

快速降高控制研究

本文以Lyapunov稳定理论为基础,从等时面概念出发,提出了工程上易于实现的次时间最优控制系统的设计方法。解决了高阶线性系统次时间最优控制问题。并根据这种设计方法,研究了飞行器的快速降高控制系统,使得该系统的特性得到很大改进。简化了工程设计,效果明显。     

快速控制在某种飞行器设计中的应用

本文从某种飞行器控制系统设计的实际问题出发,应用Lyapunov稳定性理论,优控等时面概念,经过对模型的改造,设计了一个“Bang-Bang Control+动态自适应阻尼”的最小时间系统。 解决了现代控制理论应用于飞行器控制工程设计的某些技术问题。 非线性仿真计算表明,效果明显。     

提高机动目标跟踪精度的自校正α—β跟踪滤波器研究

本文从工程应用角度出发,在文[1]基础上提出了自校正α-β滤波器设计方法。从而从滤波器结构和参数匹配两方面较好地解决了α-β滤波器跟踪机动目标精度问题。在IBM/AT微机上用8087汇编语言进行的仿真结果表明,这种方法不仅简单易行且其精度比常增益α-β滤波器高近一倍。     

变结构快速鲁棒跟踪系统

快速鲁棒跟踪是跟踪系统的重要指标之一。为此本文提出了自适应Ｈｕｂｅｒ函数和广义开关函数概念，并根据这两种概念，构造了具有快速和鲁棒两种特性的变结构跟踪系统。其特点是在大误差范围内系统工作在Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ型模糊滤波模式，以保证最短时间收敛。而在小误差范围内，工作在线性滤波器模式，以保证系统的最优性。最后给出了目标跟踪系统仿真结果。     

高频地波雷达抗雷电干扰研究

高频地波雷达（ＨＦ－ＧＷＲａｄａｒ）作为探测超视距目标的有效手段在海防武器系统中担当重要的角色。高频段电磁环境恶劣，近区雷电在这一频段激发的天电噪声对ＨＦ－ＧＷ雷达的正常工作构成了严重干扰。通过分析雷电在ＨＦ－ＧＷ雷达多普勒域表现的奇异性，本文提出了利用小波变换在多普勒域检测雷电干扰的方法和一种抑制雷电干扰的方案。现场实验表明本文方法有效提高了ＨＦ－ＧＷ雷达抗雷电干扰的能力     

多传感器信息融合系统改进型BA模型

随着网络中心战和网络动力学的发展,多传感器信息融合系统的网络动力学特征研究将成为热门课题。本文从网络动力学角度,研究信息融合系统的两个问题。一是研究信息融合系统的无尺度网络特征,首次使用无尺度网络模型作为信息融合系统的构造形式。二是结合信息融合系统的特殊要求对BA模型做了相应的改进,给出一种信息融合系统改进型BA网络模型。该改进型BA模型更符合信息融合的网络动力学特征,其平均距离比BA模型改善10%。     

网络化战争中的复杂网络拓扑建模

网络化战争中网络拓扑模型的构建是利用复杂网络理论研究网络化战争的基础。本文根据网络化战争的特点,从复杂网络动力学角度,对BA模型进行扩展,通过在节点分类和连接规则两方面增添假设,构建了网络化战争中的复杂网络拓扑模型。仿真结果表明,在该演化规则下生成的网络具有无尺度和小世界特性。对网络模型抗毁性的研究为网络化战争中攻击节点的选择及网络的构建和改进提供理论依据。     

提高角跟踪精度的自适应鲁棒平滑器

本文以某雷达角跟踪精度研究为主要背景,提出了提高角跟踪精度的自适应鲁棒平滑方法。该结构主要由鲁棒模糊滤波器,基于二次新息的自校正器,自适应胡倍尔(Huber)函数以及自适应α—β平滑器组成。这种方法首次从系统观点出发,统筹考滤了最优性、鲁棒以及实时性三个主要性能指标和滤波、平滑器器结构。最后比较了各平滑算法的性能指标,并说明了本算法的有效性。