基于鲁棒变结构控制方法的非线性导弹自动驾驶仪设计

对一类非线性不确定导弹控制系统,采用自适应方法进行了基于滑模理论的变结构控制器设计。该方案使得采用反演手段产生的微分爆炸问题得到较好的回避,同时构造自适应律,消除了不确定性对系统的影响,最后通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的鲁棒稳定性。文末仿真结果表明了该方案的有效性。     

自适应滑模控制在飞机前轮转向中的应用

前轮操纵系统是大型飞机实现地面滑行机动和按预定轨迹起降控制的关键系统之一。针对轮胎转向时复杂的负载特性以及电液伺服系统自身存在的非线性和参数不确定性的特点,基于滑模控制理论,结合Lyapunov稳定性理论,给出了飞机前轮转向滑模控制方案,并进行了数字仿真。结果表明,所设计的滑模控制器具有鲁棒性强、结构简单、易于实现的优点。     

非正侧视阵列机载雷达多空间角补偿算法

 非正侧阵列机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)处理器性能下降。本文提出了一种多空间角补偿(MSAC)的非正侧视机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过角度-多普勒补偿(ADC)预处理以消除在谱中心处的杂波非均匀,然后采用MSAC法在多个多普勒方向使参考单元和待检测单元的杂波谱保持一致,从而进一步消除在其余方位的杂波非均匀。仿真结果表明了该方法的性能明显优于ADC法,且运算量增加不多。     

多约束条件下的制导律研究综述

随着导弹等制导武器机动能力的增强,制导精度的提高,多约束条件下的制导律研究成为精确制导研究的新热点。简要介绍了多约束条件下的制导问题,重点评述了近年来多约束条件下的制导律研究情况,对目前多约束条件下的制导律设计进行了比较详细的研究,系统分析了各种方法的优缺点,并分析了其可能的研究内容动态和方向,为精确制导技术的发展提供了参考和借鉴。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

飞行控制系统设计方法现状与发展

飞行控制系统设计是飞机设计的一项重要内容,它的先进性很大程度上决定了飞机的先进性。首先,概述了飞行控制系统及控制律的设计过程;然后,对国外先进飞机控制律设计现状进行评述。飞行控制律的设计存在两类主要的方法:经典设计方法和多种先进控制方法。着重论述了目前国内外在飞行控制系统设计中重点研究和发展的几种方法,包括最优控制、动态逆控制、鲁棒控制和智能控制等的基本原理、应用现状和工程实现问题,并指出多种方法综合控制是控制律设计的发展方向。     

NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点。针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法。通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m／s时从国军标的合格指标0．3％提高到先进指标0．1％,稳定时间减少了10％左右,人机交互也更加友好。     

一种小波包的微机械陀螺消噪方法

微机械(MEMS)陀螺精度直接影响惯导系统精度。研究表明,随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。本文在介绍小波包变换和自适应阈值的基础上,采用db4小波包变换阈值消噪方法,对某MEMS陀螺信号进行消噪处理,数据处理验证了此算法在MEMS陀螺消噪处理中的有效性。     

外弹道节省参数的抗差估计

基于天基和地基测量的融合估计是高精度外弹道参数估计的发展趋势。然而在这些测量数据中,普遍存在粗差和模型偏差,直接影响参数的估计精度。针对此问题,本文结合双星定位系统、地面光学和雷达的联合测量,建立了基于抗差估计方法的外弹道节省参数估计模型,给出了算法流程和步骤。仿真表明,该算法确实能有效降低粗差和模型偏差对估计精度的影响,相比传统的节省参数估计方法,该算法确实有效。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。