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针对超高速飞行器多源扰动下高精强鲁棒控制需求,提出了一种自适应模糊超螺旋控制律。首先,给出控制导向的超高速飞行器姿态模型;其次,采用广义超螺旋算法设计控制器,实现滑模变量与跟踪误差的高精收敛;同时,引入高阶齐次观测器估计飞行器复杂扰动,并在控制律中做前馈补偿以提高算法鲁棒性。针对控制增益选取问题,基于模糊算法,通过融合专家经验,建立控制增益与滑模变量直接关联。相较传统自适应方法,该自适应律可实现控制增益快速调节整定,同时兼顾系统响应速度、鲁棒性与抖振抑制需求。最后,以考虑复杂多源干扰的超高速飞行器为对象进行仿真,结果证明了自适应模糊超螺旋控制律的有效性。 相似文献
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无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习(DRL)的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战(SEAD)任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化(PPO)算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明:基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。 相似文献
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滑跃起飞是舰载机在航母上常见的 1种起飞方式,是舰载机战斗力生成的关键技术之一。概念设计带滑跃甲板的航母 3D模型,基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamic,CFD)技术,对航母空气流场进行数值模拟,得出航母滑跃甲板流场纵向气流流线、法洗区速度分布情况、切洗区速度分布情况、航母流场纵向速度分布情况等,分析滑跃甲板对起飞区流场的影响。数值模拟得出以下结论:舰艏滑跃甲板的两侧脱体涡对 1、2和 3号起飞位的舰载机发动机进气量有影响。 相似文献
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针对工业机器人运动学参数辨识过程中的角度误差易淹没在数量级较大的位置误差中的问题,提出一种快速有效的分步辨识方法。首先构建机器人Denavit-Hartenberg(D-H)运动学模型,其次给出参数辨识两步误差模型,最后进行机器人运动学参数辨识试验。借助激光跟踪仪进行外部测量,通过3种试验方案对比,验证了基于两步误差模型的机器人运动学参数辨识方法的正确性和有效性,且辨识精度具有一定优势。将辨识参数代替机器人原有运动学参数,进行碳纤维薄板钻孔加工,加工孔的位置度由3 mm提高到1 mm以内。 相似文献