舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

一种短航程再入解析预测校正制导方法

针对载人探月飞船高速再入返回问题,提出了一种短航程低过载的再入解析预测校正制导方法。引入大升阻比航天器滑翔式再入的概念,通过设定再入过程中滑翔段轨迹形式,利用轨迹参数描述滑翔段轨迹,推导出预测航程的解析公式。为使终端误差满足要求,通过试位法校正轨迹参数,并换算得到倾侧角制导指令。在偏差条件下进行仿真,实现了飞船2100km任务航程下400~450s内以低于6.5g₀的过载再入,结果表明,所提制导方法具有较高的精度和较强的鲁棒性,为载人探月飞船应急快速返回提供了参考思路。      

基于神经网络的磁平静期赤道电集流预测

利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流(EEJ)变化进行预测,其中神经网络训练数据为对应的2000-2007年磁平静期EEJ观测数据,输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数(F10.7)、太阴时以及卫星地理经度,输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统...     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

PMSM电流预测控制参数误差量化分析方法

交流永磁同步电机（PMSM）电流环控制性能是制约交流伺服系统性能的关键。电流预测控制拥有更快的动态响应、更低的电流谐波和优良的转矩响应,但该算法依赖精确的电机模型,参数失配会引发稳态电流误差,无法输出额定转矩,进而导致电机转矩输出效率降低。根据永磁同步电机电流预测模型,详细分析了d、q轴电流静差产生的原因,以及电流预测控制对电机参数误差的敏感性,提出了一种参数误差量化分析方法。该方法引入了电机参数偏差因子,量化描述了电机电感、磁链参数误差与电流静差之间的制约关系。通过仿真分析,验证了所提方法的合理性,为高性能永磁伺服电流预测数字控制技术打下了良好基础。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

高超声速变外形飞行器建模与有限时间控制

针对高超声速变外形飞行器变形带来的参数摄动大、变形过程建模难、外界干扰复杂等大不确定问题,研究了一类可变后掠飞行器建模与姿态控制问题,设计了一种有限时间控制方案。针对变外形飞行器建立了带有变形量的面向姿态控制的三自由度模型,该模型能够反映出变外形飞行器的内在影响。分析了变外形飞行器在典型状态下的气动特征,并给出了连续变形关键气动数据可行处理方案。针对可连续变形的飞行器设计了一套有限时间控制方案,并证明了系统稳定性。进一步考虑控制律中用到的指令微分项,设计了有限时间指令收敛滤波器。利用扩张状态观测器,估计不易测量状态和“综合扰动”。以考虑复杂干扰下的高超声速变外形飞行器为对象进行仿真,结果表明：所设计的控制方案可解决不同变形速率下、存在复合干扰的飞行器姿态控制问题。     

时间积分方法的研究进展与挑战

时间积分方法是动力学常微分方程的一种有效数值求解工具,广泛应用于航空航天、土木工程、机械制造等工程领域的动力学分析。介绍了近几十年来时间积分方法的研究进展。回顾了该领域的经典工作,包括级数展开法、Runge-Kutta法和Newmark方法;介绍了为解决经典时间积分方法在精度、效率、耗散和稳定性方面的不足而发展出的先进时间积分方法,主要包括参数方法、高阶无条件稳定方法、保能量方法、线性多步法、复合方法和BN稳定型方法;分析比较了已有方法的性能特点和适用范围,指出了时间积分方法发展中值得关注的若干问题。     

航空发动机调度方法的设计与实现

介绍了一种实现航空发动机调度方案的方法.该方法主要利用Ajax技术实现服务器端和客户端的数据交互,并且利用JaVa Script脚本在客户端生成调度图表,在减轻了服务器端负担的同时也大大改善了调度图表的显示方式.