基于高阶滑模变结构的挠性航天器大角度姿态机动控制研究

考虑转动惯量不确定性和外界干扰条件下,对基于高阶滑模变结构的挠性航天器大角度姿态机动控制进行了研究。用四元数描述航天器的姿态运动学方程,为消除一阶滑模变结构控制律中因符号函数切换产生的高频抖振,用超螺旋算法设计了二阶滑模变结构控制器。超螺旋算法包括控制律的不连续时间导数和滑模变量的连续函数两部分,保证滑模相对阶次为2,无需滑模变量的时间导数信息,用连续的超螺旋控制律替代符号函数的切换部分,实现了二阶滑模变结构控制。仿真结果表明:算法对姿态机动控制力矩抖振的抑制作用明显,在相同的扰动和转动惯量不确定性条件下,基于超螺旋算法的二阶滑模变结构控制对挠性附件的振动抑制能力更强,抗干扰能力和鲁棒性更优。     

飞行器最优末制导律的自适应PID滑模设计

针对传统最优末制导律作用下再入飞行器易受外界因素干扰和气动力变化的影响,致使命中精度较低、鲁棒性较差的问题,在弹目运动方程存在参数不确定性情况下,提出一种基于自适应PID滑模扰动观测器技术的鲁棒最优末制导律。其中滑模扰动观测器能够在线消除系统扰动影响,而自适应PID滑模可以有效去除抖振。基于Lyapunov稳定性理论的证明过程及数值仿真结果均表明,该末制导律不仅使飞行器各项性能指标均达到指标要求,并且保证了较高的命中精度和较强的鲁棒性。     

基于二阶滑模的再入飞行器末制导律研究

针对再入飞行过程中飞行器末制导启动后制导系统存在的模型不确定性因素以及气动环境复杂等鲁棒制导问题,结合落点角约束条件,提出一种基于二阶滑模的鲁棒末制导律设计方法。基于二阶滑模控制的思想,设计有限时间收敛的二阶滑模末制导律;为了消除有界的内外扰影响同时削弱抖振效果,引入超螺旋算法设计有限时间收敛的连续二阶滑模末制导律。飞行器在该末制导律导引下,弹目视线角速率及落角约束快速收敛,从而保证飞行器有很高的命中精度。基于Lyapunov定理的稳定性理论证明及仿真结果均表明了该末制导方案的有效性。     

输入饱和约束下导弹自动驾驶仪鲁棒最优自适应控制

针对遭受外部扰动和输入饱和约束条件下的导弹自动驾驶仪系统,研究其鲁棒最优控制问题。首先,引入光滑函数处理输入饱和约束,并设计超螺旋干扰观测器实现对外部扰动的实时估计;然后,结合滑模控制理论,设计基于观测器的自适应滑模控制策略;接着,针对等效滑动模态系统,引入自适应动态规划算法构造评价网络求解哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,设计新的更新律在线学习最优控制策略使得系统稳定的同时满足预设的性能指标;最后,导弹自动驾驶仪系统的仿真结果表明了算法的有效性。     

高超声速飞行器末端导引与控制一体化研究

针对高超声速飞行器末制导阶段参数不确定性和耦合性强的特点,提出了导引与控制协调的一体化设计思路,建立了非线性受扰动的导引与控制一体化控制模型。结合自适应比例导引律特点,通过分段对模型简化,降低了控制律的设计难度。针对气动模型非线性不精确问题,给每段设计了鲁棒自适应BackStepping滑模控制器,再将各段控制律在时间上融合。针对控制回路饱和与延迟特性,提出一种将导引指令缩放和相位提前的修正方法。仿真结果表明,所提方法可行有效,鲁棒性强。     

基于模糊策略的高速飞行器滑模控制律设计

以通用高超声速飞行器GHV为研究对象,针对其俯仰通道设计了具有良好鲁棒性的飞行控制系统.为了便于应用滑模控制理论,对该模型进行了输入输出反馈线性化,将其转换成仿射型.鉴于鲁棒性与抖振的矛盾,基于指数趋近律完成了滑模控制律结构设计,进而采用了模糊控制理论改进指数趋近律.基于遗传算法完成了所有控制参数的设计,确定了模糊逻辑...     

高超声速再入飞行器的特征建模及自适应递推滑模控制

针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中;进一步,结合模糊神经网络,将快时变特征显式地表征在特征模型中,使得待估计的特征参量具有时不变特性,从而易于其自适应律的设计。然后,在该神经网络特征模型的框架下,设计递推形式的自适应滑模控制律,以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后,通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。     

以VSCMG为执行器的航天器姿态机动自适应动态滑模控制

针对刚体航天器姿态机动控制问题,结合变速控制力矩陀螺(VSCMG)执行器的特性,提出一种自适应动态滑模控制律,提高了姿态机动控制的扰动抑制能力和鲁棒性。此控制律采用自适应方法对扰动力矩进行估计,通过给出控制力矩变化率并对其积分得到控制力矩,以此削弱切换控制的抖振对控制力矩时间连续性的影响,从而改善系统的动态性能。仿真分析显示该控制律能够在扰动力矩作用下实现刚体航天器的快速姿态机动,并且有效减弱了滑模控制的抖振现象。     

飞行器滑模变结构姿态控制器参数优化设计

研究了大气层外飞行器姿态控制器设计。基于误差四元数建立飞行器姿态运动学与动力学方程,用滑模变结构控制方法设计控制器,通过构造Lyapunov函数验证了控制器具全局稳定性和鲁棒性。以控制器参数为优化变量,机动时间为优化指标,飞行器发动机输出力矩为约束条件,用粒子群算法实现对滑模控制器参数的优化设计。仿真结果表明：控制器设计可行且有效,并能对参数进行优化。     

基于双幂次趋近律柔性火箭滑模变结构控制

为了解决对有外界扰动和不确定参数的柔性运载火箭高精度姿态控制问题,提出一种基于双幂次趋近律滑模的变结构姿态控制算法。首先,针对弹道倾角不可测的柔性运载火箭姿态控制问题,设计了基于弹道倾角观测器的滑模变结构控制系统。其次,针对滑模变结构控制算法切换函数的影响,产生控制力矩高频抖振的问题,提出了一种具有全局固定时间收敛特效的双幂次趋近律姿态控制算法,在保证控制系统鲁棒性的前提下,保证了运载火箭完成姿态机动的速度。仿真结果表明,在外界扰动和箭体高阶弹性模态的耦合作用下,此算法在柔性运载火箭姿态控制中取得了较好的控制效果,同时具有较强的鲁棒性。     

一种应用于地形匹配雷达高度表中的回波跟踪与测高算法

脉冲雷达高度表内嵌的跟踪与测高算法在很大程度上决定了地形匹配系统的总体性能。普通的OCOG算法和其它基于回波前沿半功率点的跟踪算法都无法满足地形匹配的要求。因此，对OCOG算法加以改进，形成M-OCOG算法，并基于复杂地形回波的特性，分析M-OCOG算法在回波跟踪能力和测高性能方面的优越性，通过两种定量分析方法分析其地形匹配效果，说明了将其应用于地形匹配雷达高度表的可行性。     

基于相位差变化率的单站无源跟踪算法研究

利用机载观测站与辐射源之间的相对运动信息,在方位角测量的基础上增加相位差变化率的测量,可以对固定目标实现即时定位,为了提高精度,需要利用滤波算法进行跟踪滤波.在机载单站无源定位原理研究的基础上,通过计算机仿真分析了该定位方法下KF、EKF和MVEKF多种滤波算法的性能,对工程应用具有一定的参考意义.     

基于模拟退火算法的可靠性优化

建立了可靠性冗余优化模型，分析了各种优化方法的优缺点，采用模拟退火算法解决了此总是要，通过实例给出了算法，并与启发式算法作了比较，结果表明该方法比较有效。     

用于精确寻的的几种算法研究

介绍了几种比较典型的、寻的精度较高的算法———图像矩算法、归一化积相关算法和多子区灰度相关算法 ,分析了它们的算法原理 ,给出了实现方法并对之进行了简化 ;在计算机上进行模拟实验 ,获得了它们的寻的精度参数和寻的时间参数 ;分析了实验结果 ,得出各种算法的性能评估 ,为在精确寻的应用中选用寻的算法提供了依据并指出了进一步改进算法性能的工作方向。     

基于亲和传播算法的车辆自组织网络分簇组网方法

随着5G通信和自动驾驶汽车的发展，车辆自组织网络VANET（Vehicular Ad Hoc Network）作为一种新型的移动自组织网络，因其在改善道路安全、为驾驶员和乘客提供便利方面的潜力，而引起学术界和工业界的广泛关注。它可以通过提供交通流量、事故通知、危险警告、可能存在的定位偏差、天气等信息来增强道路安全，从而提高交通效率。由于车辆的高速移动会经常引起网络拓扑中断，因此一个设计良好的路由协议至关重要。提出了一种适用于车辆自组织网络环境的基于分簇的路由协议，设计并实现了一种基于亲和传播算法的分簇组网模型V-APC（VANET-Affinity Propagation Clustering）。通过重新定义亲和传播算法的相似函数，设计了簇头的选择过程、簇的形成过程还有簇的维护过程。结果表明：采用上述方法形成的簇，在簇内的通信性能和簇稳定性方面具有显著优势，使得该协议在路由延迟和数据包转发成功率方面表现优异。     

考虑温度大范围变化的瞬态热固耦合方法研究

针对传统瞬态热固耦合方法不能准确反映温度大范围变化时传热与结构变形之间的耦合效应,基于Galerkin与Newmark算法,建立了充分考虑温度大范围变化对耦合项影响的瞬态热固耦合有限元计算方法。通过求解铝质薄板在强热流作用下的热响应问题,校验了该方法的正确性,并利用该方法对某型高超声速飞行器进气道热防护面板进行了瞬态热固耦合分析。利用理论公式证明并通过分析算例得出结论：温度剧烈变化对热固耦合问题的计算结果影响十分显著;考虑温度剧烈变化的耦合项对结构的温度场影响较小,但会使温度变化率呈现震荡状态,耦合项对结构的位移、变形速度及变形加速度有显著影响,对结构的振动起到阻尼作用。     

一种实现图像感兴趣区域嵌入式编码的改进算法

对图像感兴趣区域ROI(Region of Interest)的支持是新一代静止图像压缩标准JPEG2000的一项重要功能。文章利用嵌入式编码理论,针对零树小波编码EZW(Embed-ded Zerotree Wavelet Coding)算法的效率不足提出了一种改进方法。通过基于对EZW方法的适当改进并用于ROI编码,实现了图像感兴趣区域的高品质重建,进一步降低了编、解码复杂度和存储的空间,并提高了编码的效率。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

自适应频率插值（AFS）技术在滤波器EM设计中的应用

文章采用了基于Neville算法的自适应频率插值（AFS）技术,减少了计算滤波器S参数特性的时间。Neville算法是一个迭代的算法,在迭代的过程中得出插值多项式,因此不需要矩阵求逆,防止了矩阵病态产生的误差,增强了数值的稳定性。分析结果显示,AFS不仅节省了计算时间,也有较高的插值精度。