相控阵雷达长时跟踪波束调度与波形优化策略

针对相控阵雷达多目标跟踪波束调度和波形参数优化控制的问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的相控阵雷达跟踪波束调度与波形参数优化策略，该方法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法为基础来估计目标的状态。首先将本文的序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，定义了资源的效费比和长期回报率，然后与当前实际跟踪误差综合考虑作为MDP的回报函数，进而给出了调度的优化模型，最后将长时决策问题转化为动态规划算法结构进行求解，并且提出了一种并行混合遗传粒子群优化算法来求解各决策时刻的最优策略。仿真结果表明了长时策略的先进性以及寻优算法的优越性，与传统的短时策略相比，跟踪精度可提高11.17%。     

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

内积真值流推理与响应决策量的一般形式

本文指出目前常用的模糊控制算法均是一种内积真值流的模糊推理方法，并且得到了响应决策量的一般表达形式。同时指出，目前模糊控制算法中的响应决策量均是它的一种特例。     

基于试探机动算法的专家系统优化方法

在进行无人机自主决策系统的设计中,专家系统方法是一种工程可行性高的常用设计方案。专家系统方法能够充分利用空战理论和专家经验,提供合理的建议。但是传统的专家系统在实际应用中,存在规则前件无法匹配规则而导致决策失败的问题,一定程度上限制了专家系统的应用范围。针对这一问题,提出了一种试探机动选择算法,该算法可以根据当前飞行状态和敌我两机的相对态势,对专家系统规则无法匹配情况下的决策结果进行优化,从而得到更好的决策结果。     

一类基于分解协调机制的多学科优化算法

对于复杂系统的设计问题,分解协调是一种比较有效的优化策略.对耦合信息处理方式的不同,产生了不同格式的多学科优化算法.从子系统间信息交换的角度,描述了系统的耦合机制、耦合系统变量的分解和合成.介绍了系统优化中的系统分析,以及分解分析和分解设计的算法构架.归纳总结了一类基于分解协调机制的多学科优化算法,并对分解算法的特点和特殊处理机制进行了探讨.     

基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。     

免疫算法在火箭发动机静态特性研究中的应用

发展一种研究全流量补燃循环液体火箭发动机静态特性的算法一免疫策略算法。采用免疫策略算法求解液体火箭发动机的静态特性方程组，将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题，建立了免疫策略计算模型。设计了免疫策略计算中使用的交叉算子和变异算子，叙述了免疫操作的处理过程。数值计算的结果表明，利用基于免疫策略的算法可以在较大范围内进行全流量补燃循环液体火箭发动机的静态特性研究，并且减轻原有进化算法在计算后期的波动现象，使得收敛的速度得到较大提高。     

基于改进的克隆选择算法的多用户检测技术

 根据克隆选择原理的免疫机理，提出了一种改进的克隆选择算法(CSA),进而设计了2种码分多址（CDMA） 多用户检测器：一种方法是混合Hopfield神经网络和克隆选择算法；另一种方法是把多阶段检测器MSD嵌入到克隆选择算法的每一代中。通过混合MSD到克隆选择算法中，可以加快克隆选择算法的收敛速度，减少计算复杂度。另外，克隆选择算法所提供的好的初值可以改善MSD的性能，嵌入的MSD还改善了克隆选择算法的性能。仿真结果证明了该方法无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞，对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求，提出了一种BP网络自整定PID控制策略，并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明：该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

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.      

Optimal sensor selection strategy for discrete-time stateestimators

A novel sensor selection strategy is introduced, which can be implemented on-line in time-varying discrete-time system. We consider a case in which several measurement subsystem are available, each of which may be used to drive a state estimation algorithm. However, due to practical implementation constraints (such as the ability of the on-board computer to process the acquired data), only one of these subsystems can actually by utilized at a measurement update. An algorithm is needed, by which the optimal measurement subsystem to be used is selected at each sensor selection epoch. The approach described is based on using the square root V-Lambda information filter as the underlying state estimation algorithm. This algorithm continuously provides its user with the spectral factors of the estimation error covariance matrix, which are used in this work as the basis for an on-line decision procedure by which the optimal measurement strategy is derived. At each sensor selection epoch, a measurement subsystem is selected, which contributes the largest amount of information along the principal state space direction associated with the largest current estimation error. A numerical example is presented, which demonstrates the performance of the new algorithm. The state estimation problem is solved for a third-order time-varying system equipped with three measurement subsystem, only one of which can be used at a measurement update. It is shown that the optimal measurement strategy algorithm enhances the estimator by substantially reducing the maximal estimation error     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

飞机液压系统流量压力负载模拟

流量压力负载模拟是模拟飞机各个液压功能子系统工作时所需要流量和压力的半物理仿真.阐述了飞机流量压力负载模拟的工作原理和控制难点,推导了流量压力控制阀的数学模型以及试验系统的数学模型,并做了合理的线性化,采用智能模糊PI控制算法设计控制器,在MATLAB中对算法进行了仿真,并应用在实际工程中.仿真和试验结果表明,该控制算...     

A Backstepping Simple Adaptive Control Application to Flexible Space Structures

Although the simple adaptive control (SAC) is widely studied both in theory and application in flexible space structure control and other control problems, it is restricted by the almost strictly positive real (ASPR) conditions. In most practical control problems, the ASPR conditions are not satisfied. Therefore, based on the SAC theory, this paper proposes a backstepping simple adaptive control algorithm which suits the system with arbitrary relative degree with no need of parallel feedforward compensator. The proposed control algorithm consists of decomposition of the arbitrary relative degree system into a known subsystem and an unknown ASPR subsystem which are connected in cascade, design of constant output feedback controller for the known subsystem, and implementation of backstepping method and SAC of the unknown ASPR subsystem. Inheriting the characteristics of the SAC, this method can be adaptive online for the parameter uncertainties. Then, the application of the proposed controller to large flexible space structure with collocated sensors and actuators is studied, and the simulation results validate the proposed controller. It is a new strategy to apply the classical SAC to high relative degree plants.     

基于近端策略优化的空战决策算法研究

面对未来有/无人机协同作战场景,实时准确的空战决策是制胜的关键。复杂的空中环境、瞬变的态势数据以及多重繁琐的作战任务,使有/无人机协同作战将替代单机作战成为未来空战的发展趋势,但多智能体建模和训练过程却面临奖励分配困难、网络难收敛的问题。针对5v5 有/无人机协同的空战场景,抽象出有人机和无人机智能体的特征模型,提出基于近端策略优化算法的空战智能决策算法,通过设置态势评估奖励引导空战过程中有/无人机智能体的决策行为向有利态势发展,实现在与环境的实时交互中,输出空战决策序列。通过仿真实验对所提空战决策算法进行验证,结果表明：本文提出的算法在经过训练学习后,能够适应复杂的战场态势,在连续动作空间中得到稳定合理的决策策略。     

Fully distributed time-varying formation tracking control for multiple quadrotor vehicles via finite-time convergent extended state observer

This paper investigates a time-varying anti-disturbance formation problem for a group of quadrotor aircrafts with time-varying uncertainties and a directed interaction topology. A novel Finite-Time Convergent Extended State Observer (FTCESO) based fully-distributed formation control scheme is proposed to enhance the disturbance rejection and the formation tracking performances for networked quadrotors. By adopting the hierarchical control strategy, the multi-quadrotor system is separated into two subsystems: the outer-loop cooperative subsystem and the inner-loop attitude subsystem. In the outer-loop subsystem, with the estimation of disturbing forces and uncertain dynamics from FTCESOs, an adaptive consensus theory based cooperative controller is exploited to ensure the multiple quadrotors form and maintain a time-varying pattern relying only on the positions of the neighboring aircrafts. In the inner-loop subsystem, the desired attitude generated by the cooperative control law is stably tracked under a FTCESO-based attitude controller in a finite time. Based on a detailed algorithm to specify the cooperative control protocol, the feasibility condition to achieve the time-varying anti-disturbance formation tracking is derived and the rigorous analysis of the whole closed-loop multi-quadrotor system is given. Some numerical examples are conducted to intuitively demonstrate the effectiveness and the improvements of the proposed control framework.     

碟形飞行器复合控制主次分配策略

针对碟形飞行器复合控制系统中变质量矩控制子系统的响应特点,提出了变质量矩,推力矢量复合控制的主次分配策略。仿真研究表明,这一分配策略不仅克服了变质量矩控制子系统的扰动影响,而且能够实现变质量矩控制和推力矢量控制两种控制方式的优势互补,达到了良好的控制性能。     

基于扩展状态观测器的电动负载模拟器反演滑模控制

针对电动负载模拟器中存在的强位置扰动、摩擦、间隙非线性以及参数时变等不确定干扰,提出了一种基于扩展状态观测器的反演滑模控制策略。基于反演设计的思想,将电动负载模拟器分解为负载力矩子系统和永磁同步电机驱动子系统。对负载力矩子系统,利用带有滤波器的扩展状态观测器,消除量测噪声对系统的影响,同时估计出系统中存在的干扰,而后采用比例趋近滑模控制律,得出负载力矩子系统所对应的虚拟控制量;对永磁同步电机驱动子系统,利用常规扩展状态观测器估计出子系统中的复合扰动,采用非奇异终端滑模控制律,消除观测误差以及干扰对系统的影响,并得出系统所需的最终控制量。最后,利用李雅普诺夫方法证明了电动负载模拟器的稳定性,并通过实验验证了所提方法的有效性。