基于旋转矩阵的预设时间航天器编队姿态协同控制

由多个航天器组成的编队系统对复杂的环境往往具有较高的适应性和容错性,能更高效率地完成单航天器难以完成的任务。因此主要针对多航天器系统的姿态协同控制问题,提出一种基于旋转矩阵的预设时间控制算法。首先,为了避免航天器姿态建模的奇异性和模糊性问题,采用旋转矩阵对航天器的姿态进行统一描述,同时结合有向的通信拓扑对航天器姿态协同控制系统进行建模。其次,为赋予系统可控的收敛速度,提出一种基于滑模的预设时间控制算法。该算法的引入使得航天器编队系统的收敛时间可以在合理的范围内任意给定。此外,为了实现系统对参数摄动和外部干扰的鲁棒性,采用神经网络和自适应算法对不确定性进行在线估计与补偿。最后,通过理论分析和数值仿真验证了所提预设时间控制算法的有效性。     

基于神经网络的重力卸载系统控制器设计

吊挂系统是地面模拟空间机械臂重力卸载试验的重要方法之一.针对传统PID控制方式动作响应慢、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能控制方式.该方式有很强的非线性拟合能力,且学习规则简单,可映射任意复杂的非线性关系,便于计算机实现.利用该特性,设计了一种重力卸载精度较PID控制方式更高的控制器.该...     

基于灰色神经网络的管制员人力资源需求预测

近年来,民用航空事业发展迅速,尤其是飞行流量的增加更加重了空中交通管制的负担。因此对于空管人员的需求也在不断提高,所以本文将对空管局内管制员进行人力资源需求预测。本文结合交通需求与相关数学模型提出定量预测方法,进而使空管人力资源得到合理有效的应用。首先,对管制员劳动强度进行了分析;其次,使用灰色神经网络模型,通过每年该区的GDP数据预测未来区域交通流量,进而预测出区域扇区开放时长;在此基础上建立基于劳动强度分析与扇区开放时长的空管人力资源需求预测模型;最后以云南分局为例,得出区域未来人员需求数量。本文的研究成果,可以为国内各空管局提供参考,也可以作为保证安全运行、提高服务品质、促进行业发展的必要条件。     

基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.     

用BP神经网络预报太阳活动第23周的黑子数

本文设计、训练和利用BP神经网络,对1750年以来的各太阳活动周上升段和下降段太阳黑子数的变化数据进行了分类和模式识别,得到各太阳活动周上升周期及其上升期间太阳黑子数平滑月均值相当好的模拟结果;在此基础上获得较好的太阳活动第22周上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值预报结果;还作出太阳活动第23周的上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值的预报结果.      

故障诊断的神经网络多重模型自适应方法

将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。