多传感器目标识别的优化融合

对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。     

空间大型可展开天线展开末瞬时速度控制研究

本文对可展开天线的展开末瞬时的速度控制进行了研究，在可开展天线的动力学建模、动力分析、系统辩识和控制系统设计等方面做了有益的尝试，给出了可开展天线展开末瞬时速度控制的一种智能控制方法。计算机数字仿真结果表明：该控制系统能够满足控制要求，且具有良好的准确性、灵活性、适应性等。该方法也适于其他多柔性系统的末瞬时的速度控制。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

基于FPGA的天线控制系统设计

介绍一种基于 FPGA(Field Program mable Gate Array)的共轴式双旋翼无人驾驶直升机遥测遥控数字引导的天线控制系统的设计方案 ,讨论其总线控制、步进电机控制、输入信号处理模块的设计思路及关键技术。该系统经过设计、布线、仿真测试 ,并应用于某型号无人驾驶直升机     

基于单神经元的飞航导弹智能PID控制

针对飞航导弹扇面发射和大空域机动飞行引起的非线性时变、建模误差等问题，根据智能控制、神经网络及传统的PID控制理论设计了一种基于单神经元的智能自整定PID控制器。仿真结果表明，该控制器可使飞航导弹的自动驾驶仪具有较好的飞行品质和精度、更强的鲁棒性，同时也能满足实时性要求，且工程实现简单。     

基于主动磁轴承的高速飞轮转子系统的非线性控制研究

针对控制力矩陀螺——主动磁轴承飞轮转子系统的强非线性和由陀螺效应产生的进动和章动导致系统的失稳问题,提出了神经网络的控制方案,设计了RBF神经网络控制器,并给出了李亚普诺夫函数的稳定性证明。研究表明,该控制器解决了陀螺效应导致的主动磁轴承-飞轮转子的不稳定性问题,且抑制了噪声对磁轴承稳定性所造成的破坏。最后,数值算例证明了该方法消除噪声的可行性和有效性。     

A fast arc fault detection method for AC solid state power controllers in MEA

Arc fault detection is desperately required in Solid State Power Controllers (SSPC) in addition to their fundamental functions because arcs will provoke growing harm and threat to aircraft safety. Experimental study has been done to obtain the faulted current data. In order to improve the detection speed and accuracy, two fast arc fault detection methods have been proposed in this paper with the analysis of only half cycle data. Both Fast Fourier Transform (FFT) and Wavelet Packets Decomposition (WPD) have been adopted to distinguish arc fault currents from normal operation currents. Analysis results show that Alternating Current (AC) arcs can be effectively and accurately detected with the proposed half cycle data based methods. Moreover, experimental verification results have also been provided.     

基于变速积分的高速电机磁悬浮控制系统设计

针对磁悬浮高速电机的磁轴承-转子系统,设计了基于MCU+FPGA的数字控制系统。为实现转子系统的高转速下稳定控制,在建立了磁轴承-转子闭环控制系统模型的基础上,针对常规PID控制系统的超调振荡问题和PD控制系统的转子位移静差问题,利用变速积分的思想设计了改进的PID控制器。实验表明,在消除了系统静差的同时明显减小了系统的超调量和调节时间,说明设计的控制系统具有很好的动态特性和稳态精度。     

Design for aircraft engine multi-objective controllers with switching characteristics

The aircraft engine multi-loop control system is described and the switching control theory is introduced to solve the regulating and protecting control problems in this paper. The aircraft engine multi-loop control system is firstly described and the control problems are formulated. Secondly, the theory of the smooth switching control is devoted and a new extended scheme for the smooth switching of a switched control system is introduced. Then, for the key technologies of aero-engines switching control, a design algorithm is presented which can determine which candidate controller should be put in feedback with the plant to achieve a desired performance and the procedure to design the aircraft engine multi-loop control system is detailed. The switching performance objectives and the switching scheme are given and a family of PID controllers and compensators is designed. The simulation shows that using the switching control design method can not only improve the dynamic performance of the aircraft engine control system and reduce the switching times, but also guarantee the stability in some peculiar occasions.     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。