资源分配的混合式决策支持系统

本文研究静态资源分配问题。首先利用统计报表的硬数据和代表经理人员经验的软数据来建立资源分配问题的数学模型,然后用有约束非线性优化的方法作出最优资源分配的决策。     

基于自适应模糊滑模退步控制的直接力/气动力复合控制导弹自动驾驶仪设计

针对直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性特性,提出了一种基于自适应模糊滑模退步控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大迎角飞行过程中导弹动力学方程中存在的非线性函数进行逼近,并利用变结构控制所具有对干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪对过载指令有良好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰具有鲁棒性.     

自寻的导弹攻击机动目标的最优制导规律的研究及实现

提出一种适用于红外和雷达自寻的制导导弹的适应性强、制导精度高、易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题,提出了目标机动加速度模型。根据该模型并利用导弹导引头的AGC信号或雷达测距信号,给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。     

一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法

提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效.      

高阶复杂非线性系统数字仿真研究

本文讨论在高阶复杂非线性系统数字仿真中,如何正确选择计算方法和计算步长,并将多种积分法应用于复杂系统的仿真。对30阶以上具有延迟的变参数非线性系统,通过在IBM4341数字计算机上进行仿真计算,得出满意的结果,本文所讨论的问题对研究数字仿真问题具有普遍意义。     

多传感器数据融合中的鲁棒检测技术

研究了多传感器数据融合中的鲁棒检测技术.检测问题中设计最优决策规则通常需要知道观测量的统计特性,在实际系统中对观测量的统计特性一般只知道一部分或完全不了解,此时可采用寻找最不利分布设计系统的决策规则.从数据融合的观点来看,鲁棒分布检测在信息的传输、系统的容错等方面优于鲁棒集中检测.最后研究了当N个传感器工作频率不同时的数据压缩方法.      

一种新的模糊控制方法及其仿真

提出了在难以精确描述控制对象数学模型的情况下,通过建立控制对象的模糊模型来确定系统的模糊控制规则,并对模糊系统进行仿真分析的思想。利用连续系统定性分析的思想,提出一种对模糊系统进行定性分析的可行方法,在相平面内较为准确地刻画模糊系统的动态行为。在模糊控制器的设计中,引入动态调节因子来提高模糊控制的精度,并采用了一种便于实际运算操作的解模糊运算方法。在一种简单的控制对象情况下进行了具体的仿真计算,得     

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.      

倒立摆系统的运动模态分析

提出倒立摆系统在受控稳定状态下的运动模态概念.通过对倒立摆系统物理结构的分析,归纳出由单电机控制的单倒立摆、二级倒立摆和三级倒立摆系统在受控稳定状态下可能出现的主要运动模态.在以数控方式实现由单电机成功控制单倒立摆、二级倒立摆和三级倒立摆系统稳定的基础上,分析控制倒立摆系统稳定的控制律反馈增益系数与系统稳定运动模态之间存在的关系.在实验中成功实现在线改变倒立摆系统的运动模态.