模糊免疫PID与常规PID的Matlab仿真比较与分析

免疫控制器是以生物免疫系统的功能、特点和作用机理为基础而设计出的系统。文章运用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论在传统PID控制基础上设计出一种模糊免疫PID控制器,并在MATLAB环境下进行了仿真分析。仿真结果表明,模糊免疫PID控制器的控制性能优于常规PID控制器,即使在外界干扰和系统工况发生变化时,也具有很好的响应特性。     

INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

伸缩弹翼巡航导弹气动外形优化研究

基于一种伸缩弹翼改变巡航导弹外形的概念,提出超声速巡航与亚声速盘旋相结合的飞行任务,使用Missile Datcom作为气动计算的工具,分别对固定翼、两级伸缩翼和三级伸缩翼的外形参数进行了优化,使三种不同弹翼导弹完成相同飞行任务的燃料消耗分别最小,优化方法选取遗传算法与模式搜索法相结合的混合优化策略.优化结果显示,两级、三级伸缩翼巡航导弹相对固定翼巡航导弹燃料消耗量分别减少7.8%和12%,表明伸缩弹翼有效提高了巡航导弹在整个飞行任务中的气动性能.     

带有查找表的混沌变异小生境遗传算法的景象匹配

针对常规遗传算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出了带有查找表的混沌变异小生境遗传算法,并将其应用于景象匹配。实验表明,该算法既较好的解决了匹配运算量大的问题,大幅提高了景象匹配的速度,又克服了常规遗传算法的缺陷,提高了局部寻优能力,保持了很好的匹配精度。     

基于实数编码遗传算法的轨迹综合优化设计

提出了一种基于实数编码遗传算法的机构轨迹综合优化设计。在传统二进制编码遗传算法上进行改进,采用具有更快全局寻优能力的实数编码遗传算法对四杆机构各参数进行优化,从而得到机构最优解。运用MATLAB软件实现遗传算法优化设计,结果表明了此方法的有效性。     

一种基于FPGA的改进粗糙集属性约简方法

粗糙集理论是一种新型的数学工具,主要用于分析处理模糊和不确定知识。属性约简是其中的一个重要环节。本文结合遗传算法,提出了一种基于FPGA改进的粗糙集属性约简方法,在原研究的基础上,先利用属性重要度求解决策表的核属性,再运用于属性约简,从而减少遗传操作的迭代次数,加快属性约简速度。     

基于量子遗传算法的无人飞行器航迹规划

基于量子计算和量子理论,提出了一种基于量子遗传算法的无人机航迹规划方法 。该方法利用表征量子叠加态的量子比特对航迹进行编码,引入具有量子特性的量子交叉算 子和量子门变异调整策略,对航迹规划中代价函数进行优化,引导并实现航迹的规划选择。 仿真试验结果表明,该方法不仅具有良好的种群多样性,而且还可以有效地提高算法的空 间搜索和收敛能力。
     

基于IGA-Elman算法的民航发动机基线挖掘研究

为进一步提高民航发动机性能参数基线挖掘的准确性,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)优化Elman动态回归神经网络的基线预测模型.该模型通过改进遗传算法的交叉和变异概率更新操作,并优化Elman网络的初始权值和阈值.同时,结合EHM系统输出的飞行数据报告,对该神经网络进行训练,用训练好的神经网络对某航空公司提供的监控数...     

载人航天器深空飞行返回再入轨迹优化

分析了载人航天器深空飞行返回再入的飞行特点,指出其轨迹优化研究的必要性;给出了基于遗传算法的轨迹优化方法;利用自主编制的仿真软件程序,采用与Apollo和Soyuz飞船类似的返回舱的参数进行了仿真。仿真结果表明,优化后加速度过载峰值被严格控制在满足载人飞行要求的范围内,同时其他过程载荷峰值也在满足约束的前提下明显降低,总吸热量和再入航程也大幅缩减,优化后再入轨迹满足工程实施的初步要求。     

基于遗传算法的高速飞行器模糊飞控一体化

以高超声速飞行器通用模型的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了一体化飞控系统.飞控系统由1个模糊控制器和2个PD控制器组成.基于遗传算法实现了模糊控制规则和PD反馈参数的自动优化,无需先验知识和训练数据.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求,特别是鲁棒性优于同样采用模糊控制的经典双回路飞控系统.