简化DDF算法及其在单星对星无源定轨跟踪中的应用

单星对星无源定轨跟踪是典型的非线性滤波问题,其中非线性滤波算法至关重要.DDF.算法具有良好的精度与稳定性且适用范同更广,不过计算量较大.单星对星无源定轨中系统噪声通常是加性高斯的,根据这一特点对标准DDF算法进行简化.简化后加性噪声可以进行单独处理,基于此,提出一种计算复杂度更低的SD-DF算法,并运用于仅测角条件下的单星对星无源定轨跟踪.SDDF算法具有比EKF更高的精度和更好的稳定性,其性能与标准DDF相同但是计算耗时更少,特别适合于单星对星无源定轨跟踪实时处理.     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

高速再入飞行器的制导与控制系统设计

 针对高速再入飞行器模型的快时变,强耦合,严重非线性的特点,采用反馈线性化方法,设计了自动驾驶仪;同时采用最优制导律设计与理想速度曲线相结合的方法,设计了能同时保证末端制导精度及速度方向、大小的制导律。最后,进行了六自由度仿真,结果表明 :设计的制导律及控制方案是合理、有效的,易于实现。     

过失速机动飞机的鲁棒非线性控制律设计

 采用非线性动态逆和结构奇异值综合方法设计了过失速飞行条件下飞控系统控制律,解决了飞控设计中面临的非线性和鲁棒性问题。应用非线性动态逆的目的就是对过失速机动飞行条件下高度非线性的飞机动力学进行线化;从而围绕线性的快逆回路应用结构奇异值综合方法设计相应的鲁棒控制器,以提供对驾驶员指令的鲁棒跟踪。所设计的飞控系统将达到期望的飞行品质,确保系统对过失速机动飞行过程中因非定常气动力效应引起的系统参数摄动鲁棒性良好。高逼真度、非线性的仿真验证了这一点。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

液固撞击的非线性耦合波动模型研究

推导了可用于研究液固撞击问题的非线性耦合波动模型 ,并将其应用于球形液滴与弹性固体平面撞击过程的数值分析。细致地研究了液固接触面及液体内无量纲压力分布 ,固体区域内等效应力的分布 ,固体弹性对撞击过程的影响 ,以及各个计算时层固体区域内最大等效应力所在点的位置。分析结果表明非线性波动模型可以较为准确地描述液固撞击过程 ,给出详细的液固撞击过程的各个物理参量 ;为液滴侵蚀固体表面问题的研究提供了可靠的基础。     

平台稳定回路有饱和特性时的控制方案设计

平台稳定回路包含饱和特性。本文首先试图设计一个控制器使用工作在线性范围内，但是这种系统不满足平台稳定回路高精度的要求，因此，本文提出平台稳定回路可以采用非线控制，即根据输入信号的不同采取不同的控制策略。     

基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

精密转台系统非线性动态自适应控制器设计

提出了一种用于精密转台平滑鲁棒自适应控制器。通过基于σ改进方案的自适应律估计得到未知摩擦参数和非线性项的常值上界,并且利用一种平滑预测算法来改进用于估计不可测摩擦状态的双观测器。为了抑制不确定非线性项,加入了无抖振滑模控制项。通过Lyapunov方法证明了系统的位置跟踪误差是一致最终有界的。仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.