高超声速飞行器动态神经网络反推自适应控制

针对高超声速飞行器纵向模型的高度非线性特点,在考虑模型不确定性的情况下,提出了高超声速飞行器动态神经网络调节函数反推自适应控制方法.对给定的速度指令,引入积分型Lyapunov函数设计跟踪控制器,取消了控制增益一阶导数上界的限制,且避免了控制器的奇异性;对给定的高度指令,引入调节函数技术,设计了反推控制器,避免了将模型化为严反馈形式;采用动态神经网络对未知系统动态进行自适应在线逼近.根据Lyapunov理论证明了设计的控制律保证了闭环系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真结果验证了该方法的可行性及有效性.     

基于级联虚-实融合的飞机钣金零件识别方法（英文）

提出了一种级联虚实融合方法来识别具有显著相似性的各种飞机钣金零件(Sheet metal parts, SMPs)。SMP通过涉及“粗略”“精细”和“首选”阶段的级联过程进行识别和编号。该方法将虚拟工作台建模与物理工作台识别相结合。最初,通过捕获物理工作台上钣金件的主方向图像并从图像中提取8D形状描述向量来识别SMP的“粗糙”集,这导致候选SMP集的发现。随后,利用图像的灰度信息对候选SMP集进行模板匹配,以实现“精细”匹配。提出了识别可靠性的定量测量,在增强现实3D投影的帮助下启动后续的“首选”识别过程。通过实际实验验证了该方法的有效性和优越性,在测试件中达到了最高准确率96.9%。借助3D投影,人机结合准确率100%。