不确定混沌系统的变论域直接自适应模糊滑模控制

提出了一种用于不确定混沌系统的变论域自学习模糊滑模控制方法.引入变论域自适应模糊控制器逼近滑模控制的等效控制,消除因系统不确定性及干扰导致的等效控制无法准确确定,同时使控制器设计不依赖被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数给出规则参数调整的自适应率,并确定滑模切换控制项以保证闭环控制系统的稳定性.根据滑模控制原理给出4条模糊规则以平滑不连续控制,实现高烦抖振削弱.某Lorenz混沌系统控制仿真结果表明:该法对系统参数突变和外部干扰具强鲁棒性,同时削弱了抖振.     

基于全程滑模的有限时间滑模变结构控制

提出了一种适于多输入多输出(MIMO)非线性系统的全程滑模变结构控制.基于全程滑模控制,采用指数型快速终端滑模趋近律设计全程滑模控制器,并对控制率作平滑改进.方法消除了滑模控制的到达阶段,系统跟踪误差始终保持在滑模面上,并能在有限时间内趋近于原点的邻域内.一类三阶非线性系统仿真结果表明:该控制策略可行且有效.     

喉栓式推力可调发动机喷管流场数值模拟

对喉栓式推力可调固体火箭发动机喷管流场进行了数值模拟,并对喉栓型面进行了过程优化;针对喉栓不同作动速度和自由容积,分析了流场内各参数的变化;进行了非同轴喉栓发动机试验研究.计算结果表明,细长锥型喉栓总体性能最优;发动机压强建立过程与喉栓作动速度和自由容积关系密切;模拟结果与试验数据差别不大,可为喉栓式推力可调固体火箭发动机的研发提供参考.     

一种星载巴特勒矩阵微放电特性的分析与验证

作为星载雷达发射微波功率合成的关键部件,巴特勒矩阵的微放电性能直接决定了雷达载荷的功率容量。因此,有必要对其微放电特性进行分析与验证。针对该需求,提出了一种用于大功率动态合成网络的星载巴特勒矩阵,并对其在真空条件下的微放电特性进行了分析与验证。第一,提出了一款用于星载雷达的大功率巴特勒矩阵,对其功率合成性能进行了分析。第二,为了对巴特勒矩阵微放电性能进行详细研究,对提出的巴特勒矩阵进行了微放电功率阈值仿真和自由电子分布分析。第三,为了验证分析结果的正确性,对该巴特勒矩阵进行了峰值功率14kW的真空微放电试验,验证了其在大功率真空环境下的微波传输功率容量。提出的巴特勒矩阵性能优良,为未来的星载雷达大功率微波部件提供了理论方法和关键技术支持。     

空间飞行器大角度机动递阶饱和控制律设计

针对以飞轮为执行机构的空间飞行器进行姿态大角度机动递阶饱和控制。在初始状念任意，反作用轮输出力矩受限、速率饱和约束条件下，提出递阶饱和的变结构机动策略，即针对飞行器的运动学模型，利用飞行器的误差四元数和角速度，通过绕瞬时欧拉轴旋转，引入误差凹元数限幅器，对姿态偏差进行逐次消除，提出了不需事先规划轨迹的绕欧拉轴逐次逼近控制算法。并且引入模糊推理规则来改进递阶饱和变结构控制设计，使得系统轨迹既能快速趋近滑动面又能降低抖振，有效减弱了一般变结构控制律中抖振问题，从而提高了变结构控制律的品质。     

利用小波分析识别空间目标的轨道机动

空间目标的轨道机动是与机械能的变化联系在一起的。机械能无法直接测量，只能通过空间目标的位置与速度计算。通过地面雷达可以得到空间目标的测距与测角信息，可以将其转为位置信息。空间目标的速度也不易直接测量，需要根据位置信息，通过微分平滑处理获得。由于测量噪声的影响，机动引起的机械能的变化淹没在噪声中，不容易识别。小波分析可以在一定程度上将淹没在噪声中的机械能变化揭示出来，提高轨道机动的识别能力。利用二进小波在不同尺度下分析机械能随时间的变化，尺度由小至大时真实信号含量增加，噪声含量受到抑制。观察小波系数曲线随小波分析尺度的变化趋势就可以快速判定是否存在轨道机动。仿真结果验证了识别方法的可行性。     

数字滤波在动态测量数据处理中的应用

介绍了数字滤波的原理。着重讨论了带通、点阻、带阻数字滤波器在动态测量数据处理中应用于功率谱密度计算;并提出在动态测量数据处理中应用数字滤波的建议。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

高职《工程图学》学习能力的培养

根据工程图学课程的内容特点和在专业学科中的位置,结合大学新生的认知特点,探索并实践了在<工程图学>课程中培养学生学习能力的方法,包括动手实践能力和空间想象能力的培养.教学实践证明,通过这些能力的培养,有利于激发大学新生学习制图课程的兴趣,克服畏难心理,收到良好的教学效果.