神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

弹性机器人的LQG／LTR控制

ＬＱＧ／ＬＴＲ设计方法仅适合于最小相位系统，本文对单臂弹性机器人系统，进行适当的处理和对方法进行改进后，仍采用ＬＱＧ／ＬＴＲ方法设计控制器，得到的闭环系统有较强的鲁棒性。     

交—交型矩阵变换器的双电压控制原理及波形合成

介绍了一般意义上的ｎ×ｍ型矩阵变换器的拓扑形式及双向功率开关的构成；分析了基于瞬时电压调制技术的三相ＡＣ－ＡＣ矩阵变换器的开关状态和控制规律；给出了在一个周期里，划分输入相区，输出相区的原则，从理论上推出了改进的双线电压控制的矩阵变换器的控制函数表达式。     

旋翼—机体耦合动力稳定性的主动控制现状与发展

直升机的地面共振和空中共振主动控制技术是一种新兴的很有发展潜力的技术。目前的控制方法包括桨距控制法和后缘附翼控制法。本文综述国内外学者在这一领域的理论研究工作，并加以评论，指出存在的问题和将来的研究方向。     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，     

直升机自适应桨叶模型的初步实验研究

为了研究压电陶瓷对复合材料模型的驱动性能，掌握其规律，为自适应旋翼的研究打下基础，文中模仿直升机桨叶设计了一个典型模型试件，利用压电陶瓷在不同布片方式下对其进行驱动，使其产生弯曲和扭转变形。不同条件下的对比实验表明，压电陶瓷作为驱动器可以达到比较好的驱动效果。     

CONTROL STRUCTURE AND IMPLEMENTATION OF CELL CONTROL SYSTEM

在计算机集成制造系统（ＣＩＭＳ）的递阶控制结构中，单元控制系统起着重要作用。它上端联接车间控制系统和ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ系统，下端联接生产设备，直接影响到生产的柔性和效率。该系统根据生产任务和目标，完成了生产计划调度、资源分配、监控设备运行等功能。文中主要讨论了系统的控制结构、系统功能和以下主要关键技术：客户／服务体系结构在生产控制和管理中的应用，单元生产计划和调度，ＤＮＣ接口以及生产中的随机事件处理。该系统已在应用中取得良好的经济效益。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。