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51.
基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。 相似文献
52.
流场可压缩性对涡相互作用影响的数值研究 总被引:1,自引:1,他引:0
涡相互作用作为冲压发动机喷注装置的典型抽象流动现象,研究其可压缩性影响对于认识包含化学反应的真实燃料喷射场具有一定基础理论价值。基于经过数值验证的可压缩Navier-Stokes算法与压力泊松方程初始条件设置方法研究流场可压缩性对涡相互作用演化过程的影响。结果表明,以较高涡旋马赫数表征的可压缩性在改变涡对形态的同时,具有延缓涡旋相互靠近,迟滞融合进程的作用。关于涡对系统开始融合的临界条件,可压缩相互作用开始的临界展弦比与无量纲时间相比于低速涡对明显提高。为在无量纲时间意义下统一不同马赫数涡对相互作用的进程,从涡心密度随时间变化规律出发在不可压涡对特征时间的基础上,初步构建了考虑可压缩性的时间尺度修正关系。 相似文献
53.
智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力:智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。 相似文献
54.
超精密空气主轴的刚度是超精密主轴的一个非常重要的指标,轴承的结构形式、气膜结构参数均对刚度指标有影响.本文通过工程计算得到气膜刚度等参数后,在特定空间尺寸和重量的限制条件下,基于有限元进行Nanosys-600F五轴超精密机床的气浮主轴(C轴)机械结构设计,通过多次分析,得到了气浮主轴(C轴)最佳综合刚度结构参数. 相似文献
55.
56.
基于滚动信息反馈的偏置动量卫星滚动/偏航回路姿态控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
以偏置动量卫星为背景,针对滚动/偏航回路的姿态控制,采用频率分离法分析设计了基于滚动信息反馈的控制器,并给出控制参数的合理选取范围。卫星俯仰回路采用常用的偏置动量轮控制,其滚动/偏航轴上各安装一个反作用飞轮以完成姿态控制。同时,卫星三轴配置磁力矩器以实现动量轮/反作用飞轮的角动量卸载。最后进行了数学仿真,结果表明,卫星滚动/偏航轴的姿态指向控制的精度和稳定度分别达到0.05°和0.001(°)/s,验证了所设计的控制规律的可行性以及控制参数分析的合理性,具有一定的理论意义和工程应用价值。 相似文献
57.
58.
空间核反应堆电源作为一种具有竞争力的空间电源方案,正逐渐受到关注及应用。本文针对一个100 kWe级锂冷快堆耦合布雷顿循环的空间堆核动力系统方案,修改了RELAP5程序中的物性程序、换热模型,程序中的中子动力学模块使用蒙特卡洛方法计算快堆物理参数与堆芯控制调节参数,由此集成并建立一个空间快堆核动力系统综合仿真平台,应用该平台对100 kWe级空间堆核动力系统进行了稳态模拟与事故分析。结果表明:在瞬态发生后系统各参数变化符合预期,验证了各部件及控制系统的功能性及有效性;同时,还初步进行了仿真平台用于100 kWe级空间反应堆核动力系统设备的设计优化的实践,为空间快堆设计与安全分析提供了技术储备。 相似文献
59.
水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。 相似文献
60.