集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值.首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况.然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,...     

基于模型的航天器推进系统故障诊断

本文设计了基于模型的推进系统的故障诊断系统。根据推进系统的结构和行为模型,分析出各组件所处的工作状态及组件之间的连接关系,利用JMPL建模语言建立了推进系统各组件的定性模型。把推进系统模型和系统场景文件输入给诊断推理引擎,可实现推进系统的实时诊断。诊断结果表明,建立的推进系统模型是准确可靠的,开发的诊断系统能有效地找出故障组件并确定故障组件的状态。     

航空推进系统性能寻优控制的系统模型

航空推进系统性能寻优控制是基于模型的控制技术,各部分采用的系统模型是其关键技术之一。根据性能寻优控制的原理,分析了系统模型选择的原则。详细描述了2部分核心模型：估计模型和性能优化模型。根据寻优控制实时计算的要求,给出了状态变量模型和稳态变量模型的线性化表达式,并介绍了工程实现时模型的使用方法。     

开放式航电仿真模型管理技术在训练仿真系统中的应用

针对训练仿真系统开发过程中,航电仿真模型集成与使用效率问题,提出采用开放式可视化模型管理与分布式网络技术来设计模型管理系统,对开放式仿真模型与标准构件进行可视化管理,系统能够支持模型的复杂管理,展开模型集成,构建闭环仿真,也可用于其他类型模型管理和作相关设计参考.     

支持MBSE的系统全过程设计应用框架研究与实现

针对当前工程系统设计中需求和功能分析多基于文档,难以与物理模型交互进行系统整体仿真验证的问题,研究了基于模型的系统工程(MBSE)方法论和功能模型接口(FMI),提出了一种支持MBSE的系统全过程设计应用框架,并基于该框架设计了某型飞行器舵机伺服系统.结果表明,该框架能满足从需求、功能分析到物理仿真的全过程模型实现和联合仿真,提高了系统设计效率,降低了反复迭代次数,适用于大型、复杂系统的全过程设计建模与仿真.     

面向企业的计算机集成制造系统模型研究

本文提出了面向企业的计算机集成制造系统的模型结构，并从系统功能模型、组织模型、信息模型和资源模型四个方面进行了描述。最后介绍了模型的构造过程。     

基于模型的民用飞机自动刹车系统设计与研究

针对民用飞机刹车系统的重要组成部分自动刹车系统,介绍了自动刹车系统的功能,并对其原理进行了简单介绍,提出了一种适用于自动刹车系统开发的基于模型驱动的设计方法,根据自动刹车的功能需求,建立其对应的行为模型,对需求进行确认以及验证,根据自动刹车的功能架构对其行为模型进行集成,形成自动刹车功能的集成模型,确认、验证其架构的正确性。最后,综合考虑自动刹车的需求以及行为模型,建立基于模型的各工况测试用例,包括着陆刹车以及中止起飞测试用例,对自动刹车系统需求进行自动化测试,验证其正确性、完整性。最后,以着陆阶段自动刹车某一减速率为例对该方法进行了验证,确认了该方法的正确性。模型及管理工具分别为Library、Stateflow、Simulink。     

定性诊断模型的获取技术研究

随着工程应用的需要，基于模型的故障诊断技术已经成为可靠性工程的重要研究内容，在基于模型的故障诊断技术中，定性模型与定量模型中有其优缺点，定量模型计算准确，但计算量大，在许多实时诊断场合，大量作用定性模型来高系统的频响特性，本文给出一种在定量模型的基础上，根据需要自动构造定性模型的算法，最后结合工程研究给出了一个二阶系统的算例。     

虚拟作战系统的演化建模研究

提出虚拟作战系统演化模型的内涵、研究目的与目标;研究了虚拟作战系统仿真原理与建模过程以及演化建模方法,提出了基于主体的虚拟作战系统演化建模方法;设计了虚拟作战系统演化模型体系结构,总结了虚拟作战系统模型的组合层次,并给出了模型间的信息控制关系。     

基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

与传统算法一样,动态系统的参数化模型(含噪声统计特性)未知或不够准确易导致容积卡尔曼滤波(CKF)效果严重下降,甚至滤波结果发散.为此,利用高斯过程回归(GPR)方法对训练数据进行学习,得到动态系统的状态转移GPR模型和量测GPR模型以及噪声统计特性,用以替代或增强原有动态系统模型,并将其融入到平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)中,分别提出了无模型高斯过程SRCKF (MFGP-SRCKF)和模型增强高斯过程SRCKF (MEGP-SRCKF)两种算法.仿真结果表明:这两种新的自适应滤波算法提高了动态系统模型精度,且实时自适应调整噪声的协方差,克服了传统算法滤波性能易受系统模型限制的问题;与MFGP-SRCKF相比,在给定一个不够准确的参数化模型,且有限的训练数据未能遍布估计状态空间的情况下,MEGP-SRCKF具备更高的滤波精度.