飞行航迹动态逆跟踪控制的神经网络方法

针对用动态逆方法设计飞行控制系统在极慢模态设计中所遇到的完全非线性问题，以及飞行器在执行低空突防任务时所面临的程度无法精确控制的条件，提出了一种以前向神经网络为核心的解决方案。文中给出了神经网络的拓扑结构、样本采集方法以及动态逆控制器的构造方法，仿结果表明，该方案具有良好的指令跟踪能力。     

Normal Form理论中矩阵表示论方法的改进

对于n阶一般的非线性动力系统，根据线性算子的不变子空间理论和共轭长子概念，提出一种计算其规范形的新的矩阵表示方法。使用本文方法，无需预先确定相应的规范形类的结构，并且由于所使用的子空间与系统的维数和规范形的阶数没有直接关系，而仅由给定的矢量场决定，因此能成功地用于高阶和高维问题的计算，文中除给出最小空间的构造方法以及在这个子空间上如何求解同调方程外，还用计算机代数语言Mathematica编制了计算程序。最后，算例说明了本文方法是有效的。     

基于径向基函数神经网络的模型跟随自修复控制

提出一种基于径向基函数神经网络的模型跟随非线性自修复控制方法。该方法可不必精确已知故障的位置及程度,即可重构控制律使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,并采用神经网络控制器以补偿邦联引起的非线性因素的影响。     

非线性系统干扰解耦方法在拦截问题中的应用

利用非线性系统干扰可解耦的条件及干扰解耦控制方法，可以对一个导弹拦截运动学系统进行解耦，从而得到一种不受目标切向机动干扰影响的导引规律。     

基于L2增益综合的导弹非线性鲁棒控制方法

针对一类大攻角导弹鲁棒控制器设计问题,首先建立非线性L2增益综合问题中的HJI不等式与非线性最优控制中的HJB偏微分方程在结构上的相似关系,然后结合求解HJB问题的θ-D方法,给出了一类包含模型不确定性的非线性系统L2增益控制器的求解方法,利用该方法能够得到满足HJI关系的近似状态反馈控制律的解析解。最后,以大攻角导弹俯仰通道鲁棒控制器的设计为例验证该方法的性能。数值仿真表明,这种设计方法具备良好的动态性能并且对于模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

一种改进的基于分解控制的非线性力矩补偿策略及其在直流电机系统中的应用

 针对直流电机系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩,提出一种改进的非线性力矩补偿策略,将重复控制机制引入到基于分解控制的补偿策略中。其中,鲁棒自适应补偿器用来补偿系统中存在的非线性摩擦力矩和波动力矩;而插入的重复控制器用来进一步提高系统运动曲线的跟踪性能。二者的综合构成了系统完整的控制律。Lyapunov方法证明了闭环控制系统的全局稳定性。最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿策略的有效性。     

非线性二元机翼气动弹性近似解析研究

 建立了不可压流动中多项式迟滞非线性二元机翼的气动弹性运动方程,然后利用谐波平衡法进行了求解。与数值积分结果比较分析表明,在系统发生二次分叉以前,谐波平衡法可以准确地预测极限环振荡的频率和振幅,通过频谱分析与时间响应历程讨论了谐波平衡法产生误差的原因。另外还研究了弹性轴位置对颤振特性的影响,随着弹性轴不断靠近翼弦中点,俯仰振幅不断增大,而沉浮振幅则存在一个极小值点。     

航空发动机高速球轴承动态特性分析

 高速滚动轴承的动态特性对航空发动机转子系统的性能有重要的影响,为尽可能真实模拟轴承实际运转情况,建立轴承零件相互作用模型得到各零件之间力和力矩,使用较精确的弹流模型计算拖动力,采用拟动力学法建立任意受载的球轴承动力学分析模型,提出了工程中非线性方程组的高效解法。编制调试了计算程序READ ( Rolling Element bearing Advanced Dynamics tool),以276927NK1W1(H)航空轴承为算例分析了工况参数和结构参数对滚动轴承动态特性的影响规律,最后通过Gupta的动力学程序算例验证了程序的准确性。轴承动态特性的研究为研究航空发动机转子轴承集成系统动态性能分析奠定了基础。     

Numerical Modeling of the Compression Process of Elastic Open-cell Foams

The random models of open-cell foams that can reflect the actual cell geometrical properties are constructed with the Voronoi technique. The compression process of elastic open-cell foams is simulated with the nonlinear calculation module of finite element analysis program. In order to get the general results applicable to this kind of materials, the dimensionless compressive stress is used and the stress-strain curves of foam models with different geometrical properties are obtained. Then, the influences of open-cell geometrical properties, including the shape of strut cross section, relative density and cell shape irregularity, on the compressive nonlinear mechani- cal performance are analyzed. In addition, the numerical results are compared with the predicted results of cubic staggering model. Numerical results indicate that the simulated results reflect the compressive process of foams quite well and the geometrical properties of cell have significant influences on the nonlinear mechanical behavior of foams.     

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.