先进智能发动机研究与发展

智能发动机是1种先进的新概念航空发动机,是美国IHPTET计划及其后继计划——VAATE计划最核心的内容。对智能发动机,简述了其概念和特点,重点综述了其关键技术和其智能状态监视与故障诊断技术。     

基于在线仿真的无人机飞控系统智能校正技术

针对程控无人机智能化程度不高的问题,提出了基于在线仿真系统的飞控系统智能校正方法,采用在线状态监控及分析、仿真模型实时更新等技术,设计了无人机在线仿真系统,实现了无人机航迹纠偏、速度调整等在线辅助控制,进一步提高了无人机飞控智能化程度。并通过无人机数学模型仿真系统与飞控系统硬件在回路的仿真测试系统,进行实验验证,实现智能校正技术与人在回路控制方法的有效结合。     

基于分布式自适应的多智能体容错一致性控制

针对领航者-跟随者的多智能体编队,由于领航者系统出现故障引起编队通讯中断而不能完成任务的问题,提出了一种基于一致性理论的分布式自适应控制方法,用于解决该问题。首先,以一个位于顶点的智能体作为领航者,其余3个位于同一条线上的智能体作为跟随者,由此所构成的三角形编队作为被控对象。其中,领航者速度方向作为编队的前行方向,跟随者位于领航者之后。其次,基于图论,对智能体局部信息参数进行分布式自适应更新,并设计分布式自适应控制律,用于弥补多智能体编队中领航者故障所造成的影响。同时,根据相邻智能体的局部信息,设计整体分布式自适应容错控制律,进一步通过构建合理的Lyapunov函数,证明所设计控制器的稳定性,以及领航者-跟随者之间相对横向以及相对纵向的距离误差均收敛于固定常数。最后,仿真验证表明：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这也为工程实践提供了理论依据。     

基于叉指型电容构型的月尘颗粒沉降量探测方法

月尘沉降量探测是适时启动月尘清除功能性组件的核心,更是低能耗智能除尘技术的关键。文章针对现有月尘沉降量探测方法的局限和叉指型电容探测器的优点,提出基于平面叉指型电容构型的月尘颗粒沉降量智能探测方法,构建了月尘沉降层与叉指型电容基板介质层复合的月尘沉降量电容解析模型,获得了探测器自身电容值与月尘沉降量的关联数学算法,给出月尘沉降量电容式探测器优化设计方法。仿真与实验结果表明：探测器不同的金属化比条件下,电容随颗粒沉降层厚度变化的实验和计算误差不超过2%。以上研究为低能耗智能除尘技术提供了沉降量感知的新方法。     

基于粗糙集的刀具智能选配研究

本文提出一种以实例推理为主、规则推理为辅的刀具智能选配方法,采用粗糙集理论对刀具选配实例库进行优化,对刀具选配历史方案进行约简,剔除冗余数据信息,提高检索刀具选配历史方案的效率,使用规则推理作为实例推理的补充,增强刀具智能选配的实用性。     

小天体探测自主绕飞智能规划建模

针对小天体探测存在显著通讯延迟、任务执行效率低等问题,梳理了小天体探测智能规划需求,面向自主绕飞任务开展了智能规划研究。首先将该问题分解为平台任务智能规划和载荷任务智能规划两部分。针对平台任务智能规划问题,基于PDDL语言设计了探测器自主管理知识模型,提出了基于状态时间线扩展的求解算法;针对任务智能规划问题,建立了基于CSP问题的智能规划数学模型,提出了基于遗传策略的求解算法。最后开发了仿真系统进行算法验证。仿真结果表明:该方法可综合平台与载荷需求,在存储、能源、通信等多种约束条件下,对绕飞探测任务进行统一的任务规划,并得到指令序列和动作序列,能够提高任务管控的智能化程度,降低任务操作的复杂性。     

基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计CSCD

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。     

智能博弈趋势下未来空天防御体系展望

当前,军事智能化正成为继机械化、信息化之后推动新一轮军事变革的强大动力,深刻影响着未来战争的制胜机理、作战规则及战争形态.本文全面分析了智能化在未来空天防御体系的应用优势,结合国外智能化防御体系发展特点,提出了未来智能空天防御体系发展设想,梳理了空天防御体系智能化关键技术,阐述了空天防御体系智能化变革的重要意义.     

基于可靠性方法的智能故障诊断模型

介绍一种新的通用智能故障诊断模型。论述可靠性分析方法ＦＴＡ和ＦＭＥＡ与故障诊断的内在关系;基于ＦＴＡ和ＦＭＥＡ建立智能故障诊断模型;应用面向对象方法对此模型进行设计。     

基于DSP＋FPGA的智能天线系统设计与实现

针对LS—DRCMA（解扩重扩最小二乘算法）,提出了一种采用FPGA＋DSP结构实现的智能天线系统。根据LS—DRCMA算法对数值特性的要求和Xilinx公司的Virtex－4以及TI公司的TMS320C6416T硬件结构适合进行定点运算的特点,采用双FPGA＋单DSP结构来实现整个算法,并详细阐述了软硬件的实现和优化。实验结果证明,该系统收敛速度快,扩展性能好。