基于有限时间引导律的欠驱智能船舶循迹控制

针对欠驱智能船舶在执行循迹任务时,受路径曲率和环境力干扰影响导致横向偏差增大的问题,对欠驱智能船舶的引导策略进行了研究。提出了一种有限时间收敛的自适应引导律,并基于该引导律实现了欠驱智能船舶循迹控制,使循迹过程中的横向偏差在有限时间内收敛至零。相比于传统积分引导律,所提方法的控制参数可以根据横向偏差的变化进行自适应调整,更快地引导欠驱智能船舶进行直线和曲线循迹。通过仿真对比验证了所提方法的有效性和先进性。      

基于蝙蝠飞行的仿生智能卫星编队管理策略

摘要： 卫星编队构型的保持对编队任务实施至关重要,针对高精度卫星编队控制策略复杂不易于实现的问题,提出了一种基于蝙蝠飞行的仿生智能编队管理策略.首先分析了编队动力学和图论理论,总结自然界中蝙蝠群体的行为规律,给出了蝙蝠飞行数学模型,以此设计了编队虚拟中心用于衡量卫星编队整体效益和局部效益,进而给出了仿生编队管理策略,算法清晰实用.最后,应用卫星编队算法对对卫星编队构型进行控制仿真验证,实现了高精度、低能耗的稳定控制.     

“会学习”运载火箭的制导控制技术

“会学习”运载火箭具备“边飞边学”和“终身学习”的特征。对于“会学习”运载火箭制导控制技术具备的5个能力需求,即飞行状态在线辨识与感知、制导控制在线重构、经验知识自学习、“终身学习”和箭上强计算能力等进行了分析,研究了支撑“边飞边学”的在线辨识与控制重构、轨迹在线规划、目标在线变更等技术和支撑“越飞越聪明”的数据挖掘、自我学习、持续优化和决策评估等技术。最后,对“会学习”运载火箭的智能控制技术进行思考与展望。     

应用多智能体链路认知的低轨卫星网络路由算法

针对低轨卫星链路不稳定和负载不平衡等因素给网络路由带来的严重影响,提出了一种应用多智能体链路认知的低轨卫星网络路由算法。卫星网络通过多智能体对卫星链路投递率和链路可用性等环境进行感知和推理,获得卫星网络中星际链路质量评价,评价结果用于路由的优化,可达到提高网络吞吐率和使负载均衡的目的。以类似"铱"的卫星系统为仿真对象,对比文章算法和传统的自适应最短路径路由算法在吞吐量、丢包率和端到端时延方面的性能。仿真结果表明:文章提出的算法较自适应最短路径路由算法能增大吞吐量,降低丢包率,缩短高负载时的端到端时延,可有效提高低轨卫星通信网络的路由性能。     

基于多智能体强化学习的轨道追逃博弈方法

针对空间轨道博弈过程中的集群卫星和非合作目标追逃博弈情形下的动力学模型复杂、非合作目标机动信息未知,以及卫星间难以有效协调等问题,提出一种基于多智能体深度强化学习算法的集群卫星空间轨道追逃博弈方法.首先通过对博弈场景进行建模,在考虑最短时间、最优燃料以及碰撞规避的情形下进行奖励函数的塑造和改进,利用深度强化学习方法中的...     

仿生变构型飞行器智能控制技术:进展与展望

仿生变构型飞行器是一种为适应环境和任务的变化而具备动物外部构型变化能力的新型飞行器,变构型的动态飞行特征给控制系统设计带来了一系列挑战。飞行器仿生变构型的过程是一种飞行器“眼、耳、脑、体、翼”等多器官协调的智能行为,控制系统设计的主要目标是在“感知—决策—反馈—执行”全控制回路的框架下解决“为何变”“如何变”等智能行为的设计问题,赋予飞行器(特别是无人飞行器)在复杂干扰和不确定环境下强自主、强适应、强生存等智能能力。结合近年来智能控制和仿生技术的发展,从仿生智能的视角梳理变构型飞行器控制技术的研究现状和存在问题,指出仿生变构型飞行器设计需要完成从“方法论”“系统论”设计到“环境/任务/系统一体化”设计亦即“行为论”设计的跨越;进一步提出了机理与数据混合驱动建模、多维信息仿生感知、智能自适应变形决策、变形与飞行一体化控制、全回路安全控制等前沿科学问题,并给出了可能的解决思路。     

小型风电系统蓄电池智能充电器的设计

在深入分析了小型风力发电系统对蓄电池的充电要求和蓄电池常规充电方式的基础上,设计了基于ATmega16和SG3525A的四段式智能充电器,其主电路采用推挽隔离变换结构,充电策略采用激活、恒流、恒压、涓流的四段式充电方法,实现了蓄电池在不同阶段下的充电要求。实验结果表明,该充电器能够适应风机宽范围的充电要求,而且可实现充电状态的实时监控和状态显示,并具有过压、过流保护功能。     

基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析

利用时域反射技术获取飞机大修中电缆的测试数据,采用Savitzky-Golay算法去除测试数据中的噪声,并利用二阶差分算法实现测试数据特征的自动识别;通过比对健康电缆数据与故障电缆数据特征的差异,建立基于Drools的飞机电缆智能故障分析规则库;设计开发基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析系统,并在短路和断路两种典型故障上验证了方法的有效性。