飞控系统模糊控制器设计及稳定性分析

建立了飞控系统的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ（Ｔ－Ｓ）模糊模型;给出了设计模糊状态反馈控制器,保证闭环系统全局渐近稳定、具有一定衰减率稳定的两个充分条件;提出了采用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法,将该充分条件转化为对线性矩阵不等式族寻求ＬＭＩ可行解的凸优化问题,得到了稳定性分析和模糊状态反馈控制器设计的新方法。仿真结果表明,所提出的设计方法方便有效,控制器鲁棒性好。     

美国海军无人机系统的发展现状、趋势及关键技术

简要介绍了美国海军无人机系统的目前装备情况及发展计划,论述了其发展趋势及关键技术。     

基于人工神经网络的磁航向误差校正方法

介绍了前馈神经网络的特点和基于递推预报误差(RPE)的训练算法,利用前馈神经网络对某航向同步传输系统的磁航向误差进行了校正,并给出了实验结果.     

丢失数据帧的预处理

由于存在干扰和机械故障使飞行参数系统所记录的数据往往会发生数据帧丢失.研究了利用分形插值方法对丢失数据帧进行处理,比目前工程实际所采用的线性插值方法精度明显提高.     

战机空战自动攻击引导系统仿真设计

详细介绍了空战自动攻击引导仿真系统,包括模拟座舱、左右操纵台和计算机网络,着重介绍了该系统飞行仿真计算机、虚拟仪表计算机和DSP等各模块所完成的功能,给出了主要程序模块及运行流程。对其中主要技术难点进行了分析,进而提出了具有针对性的解决方案。经过调试和试验,系统工作可靠,可以用于现代战机自动攻击引导律的研究。     

基于数字滤波技术的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中会存在噪声误差.为了利用数据对发动机工作状态和性能趋势进行监控,必须对数据进行预处理.本文利用动态数字滤波技术对高、低压转速数据进行预处理.处理后的数据更加连续、平滑,且更加清晰地反映出参数随时间的变化趋势,由此证明该方法是有效的.处理结果可在航空发动机状态监控中得到应用.     

人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障

为了提高诊断的准确性,提出了一种利用人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障的新算法.由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性.通过测试表明,该信息融合算法十分有效,具有较高的实用价值.      

飞行器比例导引综述

基于导弹制导和机器人控制等领域，对追踪／截获动目标——导引问题的研究，综观几十年来大量国内外研究成果，系统分析与比较了各种比例导引律的含义、特点与性能。指出纯比例导引及其改进是非常有效的导引方式，可以有效地用于机动目标追踪／截获导引，能为相关领域机动目标导引问题的研究，包括战斗机追踪导引设计提供参考。     

飞参数据的应用研究现状及发展趋势

飞参系统记录了飞机飞行过程中的大量参数,这些参数在飞机的研制、试飞、训练、维护和事故调查等方面都有着巨大的应用价值.本文总结了国内外对飞参数据的应用研究现状,在此基础上,探讨了今后我国该领域研究的发展趋势.     

基于稀疏自动编码器的飞参数据异常检测

为了改善人工判读飞参数据效率低且易出现误判和漏判的不良状况,本文提出一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-encoder,SAE)的飞参数据异常检测方法。首先构建了SAE的基本框架,然后以滑动窗口的形式生成训练样本。其次,用正常样本并结合BP算法对整个网络模型进行训练和优化以得到相应的正常样本重构误差分布阈值。最后,根据测试样本的重构误差对飞参数据中的典型异常进行检测。实验证明,该方法可在样本不平衡的情况下,仅利用正常样本构建参数空间,并得到正常样本重构误差分布门限,准确检测出飞参数据中的异常,实现飞参数据机器判读。