高海况下基于改进L1制导律的无人机轨迹跟踪控制

针对无人机在高海况下降落时容易受到强风干扰的问题,提出了一种基于改进L1制导律的无人机轨迹跟踪控制器。首先,该控制器采用积分滑模与自抗扰结合的控制方法,提高了高海况下姿态响应的抗扰性和鲁棒性;然后,提出了基于改进L1制导侓和自适应双幂次滑模趋近律的轨迹跟踪控制器,针对传统L1算法阻尼固定的缺陷进行了控制律优化,通过引入积分项来消除横侧向稳态误差,提高了无人机横侧向控制精度和抗扰能力,并采用基于自适应双幂次滑模趋近律的高度控制方法,改进原有双幂次趋近律并结合自适应项减小了稳态误差和滑模面附近的抖震现象,进一步提高了无人机对强风的抗扰能力;最后,搭建了无人机自主降落半物理仿真平台进行仿真实验。实验结果表明：提出的控制器可实现无人机在大风环境下对侧偏距和高度的快速跟踪,有效提高了系统的抗扰性能,从而提升了无人机的在海风扰动下,海上降落的可靠性和安全性。     

智能材料和结构在变体飞行器上的应用现状与前景展望

变体飞行器可以根据不同的飞行条件改变自身形状以获得最优的气动性能,大大提高飞行器的综合性能,是未来飞行器发展的重要方向之一。新型智能材料和结构具有驱动、变形、承载、传感等特点,为变体飞行器的设计提供了新的技术途径。本文根据不同可变形机翼结构分类,详细阐述了智能材料和结构在自适应结构、智能驱动器和变形蒙皮等方面的研究现状。变体飞行器的实现亟需解决变形/承载一体化蒙皮技术、轻质大输出力驱动器技术和自适应结构技术等关键技术,本文还对智能材料和结构未来在变体飞行器上的应用前景进行了展望。     

基于CO2浓度监测的飞机火警探测方法

目前飞机普遍采用感温、感烟火警探测方法,其存在误报率高的缺陷.分析了发生火灾时气态燃烧产物的生成规律,提出了以CO_2气体为火警探测参量,通过准确监测环境中CO_2气体浓度的变化,进行飞机火警探测的方法;根据飞机飞行所处环境条件的特殊性,研究了基于非色散红外(NDIR)吸收原理的CO_2气体浓度监测的飞机火警探测方法应用于飞机上所面临的温度补偿难题;根据飞机火警探测器测量电压与环境温度、参比电压之间的关系,采用偏最小二乘(PLS)法建立飞机火警探测器温度补偿模型;根据飞机火警探测器测量电压与CO_2气体浓度之间的关系,采用PLS法建立CO_2气体浓度计算模型;研究了基于CO_2气体浓度监测的报警算法,为飞机火警探测提供了一种新的方法.     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

大型柔性空间结构的变结构模型参考自适应控制

将变结构控制与模型参考自适应控制相结合,应用于大型柔性空间结构(LFSS)的主动控制中。以LFSS的结构动力学变量为系统状态,建立了变结构模型参考自适应(VSMRAC)耦合主动控制系统,研究了高阶参考模型和滑态参数矩阵的选择方法。以对称型两板轨道空间站为例,进行了VSMRAC主动控制系统的数字仿真,结果表明VSMRAC系统在鲁棒性、快速性和工程可实现性方面具有优越性。     

永磁同步电机积分反步自适应控制

针对外界干扰导致永磁同步电机(PMSM)固有参数发生变化的问题,将新型的智能控制理论引入到PMSM控制系统中,提出了一种新颖的带有积分环节的反步自适应法的控制方法。该控制器能够利用交轴电流动态抑制或消除参数的变化对系统的影响,基于Lyapunov稳定性原理设计被控系统的控制律和自适应律,并引入积分环节,增强被控系统的稳定性,缩短速度响应的时间。仿真试验证明,该控制器能够有效地抑制电机固有参数的变化对被控系统的影响,保证了系统的强鲁棒性和动静态性能。     

基于模糊推理的卫星系统综合效能评估方法

卫星系统综合效能评估是开发,使用,优化卫星系统的基础。文章利用系统论原理建立了卫星系统综合效能评估指标体系结构,同时为评估指标的合理量化,研究了基于满意度模糊推理的定性与定量相结合评估指标量化的模型与方法。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于BP算法的模糊神经网络研究

提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络（ＦＮＮ）在处理模糊特征时，能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的ＢＰ算法对网络进行训练，为了加快网络的学习过程，我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法，并且采用了Ｃ语言编制软件，实验结果表明，ＦＮＮ技术是一种新颖、有效的方法，能促进智能神经网络的发展。     

基于因子分析和模糊数学方法的公司内在价值评价的实证研究

本文对公司内在价值作了定义 ,系统分析了影响公司内在价值的因素 ,并建立了评价指标体系 ;设计了两种分别基于因子分析法和模糊数学方法的内在价值综合评价方法 ;最后选择了纺织板块上市公司作实证分析 ,比较了两种方法的优劣