非线性飞行控制方法研究概述

原理性地给出目前常用的几种非线性飞行控制方法，即：数值优化法，动态逆设计方法，微分几何法和滑态变结构设计方法，指出了非线性飞行控制提高战斗机机支动性和敏捷性有重要作用，同时也介绍了这几种方法在非线性飞行控制中应用情况。     

雷达测量时标误差修正模型研究

研究了任务中出现的雷达测量时标误差现象，用数据比对及差分法对该问题进行分析，采用面积及残差方差最优的方法确定时标误差的采样点数，利用提出的方法分析并解决了跟踪雷达测量数据可能出现的时标误差问题，验证了方法的正确性和有效性。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

轨道测量差分精确定轨方法

航天器轨道精确测定重要环节之一是有效地消除观测系统误差,在轨道测量数据处理时,一类是利用轨道约束自校准技术来估算和校准系统误差,另一类可以应用测元差分方法来消除系统误差(例如导航卫星测定目标)。本文提出一种新的差分技术,即利用观测数据时序差分消除系统误差技术,并推导相应确定航天器轨道的公式。     

弹道导弹显式制导的分析与研究

弹道导弹的制导方法是影响弹道导弹命中精度的关键因素。本文对此进行了深入研究。文章首先分析了影响制导精度和速度的原因。在此基础上，提出了一种基于神经网络的显式制导方法，这种方法利用神经网络进行弹道约束函数的解算，利用微分控制算法进行控制量求解，具有较好的应用价值，文中算例验证了算法的有效性。     

用于快速仿真优化的改进差分进化算法及其应用

提出一种改进的差分进化算法,采用一种“位变”方法计算收缩因子,该方法首先根 据适应值对种群排序,然后根据各个体的排列位置确定收缩因子;采用正态分布函数对算法 参数进行随机扰动来维持种群的多样性;该算法还提出一种新的变异算子,并将其与基本的 差分变异算子结合使用以提高算法的寻优精度。经过对多个Benchmark函数的测试、分析和 比较,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。最后将该算法用于火箭发动 机涡轮气动优化,以较小的计算成本将涡轮气动效率提高了2.5％。应用结果表明该算法 适用于快速仿真优化问题,能有效地节约计算成本。
     

DE算法在空间交会中的应用

在第一次脉冲位置可变的条件下,用差异演化(DE)算法实现航天器双冲量交会的优化。根据C-W方程建立双冲量交会模型,用时间-能量加权法计算混合优化指标。给出了所设计DE优化算法的编码、生成初始种群、变异、交叉、辅助和选择等操作步骤。仿真结果表明,DE算法较基本遗传算法(GA)能更有效地获得最优解。     

基于微分平滑的欠驱动刚性航天器时间最优轨迹规划研究(英文)

针对非轴对称欠驱动航天器提出了一种新的基于微分平滑特性的时间最优轨迹规划算法。首先,在控制输入受限的约束条件下,对给定的初末姿态,选取航天器机动时间最短为待优化的性能指标。其次,在欠驱动航天器的非受控轴上引入虚拟控制输入,扩展系统的平滑特性,从而使得系统的姿态和控制输入变量均可由平滑输出函数及其各阶导数代数表征;同时为保证优化问题的等价性,引入虚拟控制输入始终为零的附加等式约束。进一步,利用伪谱法离散系统的平滑输出函数,将优化问题最终转化为一个低维的,仅含有代数约束的非线性规划问题,且无需积分求解系统的动态力学方程。仿真结果表明该算法不仅能够有效地减少优化所需的时间,而且运算精度较高。     

差动驱动式移动机械手的运动规划

提出了差动驱动式移动机械手的运动规划算法。首先推导出差动驱动式移动机械手的运动学模型，其次给出了基于广义雅可比矩阵的差动驱动式移动机械手分解运动速度控制算法，最后用计算机仿真验证了该算法的正确性。     

基于微分进化算法的航空发动机模型修正

为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正.对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力.提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度.在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配.仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762％,满足建模误差需求.