无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。     

基于新息趋势的纳卫星地磁定轨

针对地磁定轨系统受地磁偏差影响精度不高的问题,提出了一种基于新息趋势的自适应地磁定轨算法(AKF).该算法将地磁偏差建模为随机游走模型,使之参与滤波.在滤波器运行过程中,依据新息的变化趋势,实时调整滤波器状态.以Swarm-A卫星的观测数据的实验表明,该算法和传统滤波器相比具有计算量低,收敛速度快,定位精度高等优点.通...     

个性化自适应课件生成器的研究

分析基于Internet的远程教育学习站点存在两个明显的缺点,提出个性化自适应课件生成器的概念,并针对其关键技术问题进行研究与讨论。     

基于着色Petri网的航空发动机总装作业调度研究

针对航空发动机作业并行交叉的特点,提出一种“自底向上”的柔性建模方法,着重描述异类对象作业工序对资源的占用与冲突。引入基于资源库所的共享合成运算,解决了Petri网结构重用性差而无法动态建模的问题,合成模型具有守衡、有界和无死锁的结构性质。模型的状态方程在极大-加法代数意义下具有线性的形式,结合遗传算法实现基于周期的静态调度优化。     

轴功提取与引气一体化管控对航空发动机燃油经济性的影响分析

为获得机载系统轴功提取和引气一体化管控对发动机燃油经济性的影响机制,建立实现该功能的自适应动力与热管理系统模型,利用4阶龙格库塔法与牛顿迭代法耦合求解,分析了不同巡航高度H下轴功提取与引气能量转换效率比η、轴功提取与引气作功比λ、APTMS相对转速Nz等对系统燃油代偿损失的影响。仿真结果表明:轴功提取与引气能量转换效率比η大于临界值时,系统燃油代偿损失随着轴功提取与引气作功比λ的增大而减小,反之则燃油代偿损失增大,变化幅度最大可达20%;APTMS相对转速Nz越大,半闭式空气循环风扇涵道引气越小,动力涡轮低压级引气及功率提取量越大,则燃油代偿损失越大,增量最大可达1倍。说明通过轴功提取与引气一体化管控可有效提高发动机燃油经济性。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

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。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。