基于粒子滤波算法的载机着舰甲板运动预测

舰载机在着舰过程中对甲板运动的跟踪存在相位差,需要采用预报技术将甲板的运动信息提前加入到舰载机自动着舰控制系统中：文章利用粒子滤波算法,提出了载舰甲板运动的在线预估方法,及时准确地反映出各种甲板运动形式的实质。对典型海况下甲板的俯仰运动、垂直起伏运动和偏航运动进行预报仿真,仿真结果对比表明基于粒子滤波算法得到的预估结果...     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

应用电磁弹射器的舰载机起飞性能分析

针对应用电磁弹射器的舰载机弹射起飞过程,综合考虑了电磁弹射器的推力、舰载机前起落架突伸力和载舰的运动,建立了舰载机弹射起飞的数学模型,并据此,分析了上述各种因素对舰载机弹射起飞安全性的影响,计算得到在满足舰载机弹射起飞安全准则的条件下,各种起飞因素应该满足的适应范围。研究分析表明：在风浪较大的恶劣天气条件下,通过适当地增加电磁弹射器的电磁推力和前起落架的突伸力,可以有效抑制舰载机的航迹下沉现象,确保舰载机的安全起飞过程。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

针对无人机编队飞行问题，提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈．同时将气动干扰作为非线性反馈，设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证，表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构，并具有良好的鲁棒性。     

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。     

基于方波信号的半全局极值搜索算法

针对半全局极值搜索算法,采用正弦信号作为激励信号时,幅值自适应律初始值选取严格、输出存在颤振的问题,提出了采用方波信号作为激励信号。利用平均化方法证明了激励信号选取较小的初始值即可使目标函数收敛到全局极值,同时减弱了输出颤振;采用正弦和方波信号作为激励信号进行仿真对比,说明方波信号可以提高算法的半全局收敛性,有效减弱输出颤振。     

极值搜索算法的研究与进展

回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。     

MIMO仿射型极值搜索系统的输出反馈滑模控制

针对一类多输入多输出(MIMO)仿射型非线性极值搜索系统的控制问题,提出了一种输出反馈滑模控制方法。将原系统分解为若干个单输入单输出(SISO)极值搜索子系统,并针对每个极值搜索子系统,考虑到系统状态量不可测的特点,以斜坡函数作为新系统输出量的参考跟踪信号,采用输出跟踪误差以及该误差符号函数的积分值建立切换函数,设计得到基于输出反馈的滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明:在任意初始条件下,本文方法可使系统的输出量全局收敛至期望极值的任意小邻域内,并且所有状态量均一致范数有界。仿真结果验证了本文方法的有效性。      

一种攻击大机动目标的变参数组合导引律

针对目标作大机动时的导引问题,提出了一种既简单又有效的比例加变结构组合导引律,给出了其设计机理,并在理论上对变参数进行了优化设计。通过仿真结果比较,验证了此组合导引律可以在固定时间内明显地减少追踪者的脱靶量。