反舰导弹末端蛇行机动突防效果仿真

末端蛇行机动是反舰导弹突防的一种重要手段。基于伴随技术,利用简化的导弹—突防拦截模型,得到了突防反舰导弹蛇行机动时拦截导弹的脱靶量,并分析了影响拦截导弹脱靶量的各个因素,研究结果为反舰导弹的作战使用和末端机动策略的制定提供了理论上的依据。     

一种用于应急搜救的网络化弹跳机器人

介绍了一种应用于应急搜救的网络化弹跳机器人设计方法。这种机器人采用滚动和跳跃相结合的混合运动模式,可以代替救援人员先行进入到复杂的灾害事故现场搜寻幸存者。机器人之间能够组成ZigBee移动传感器网络,将事故现场的环境状况和幸存者位置等信息通过无线多跳网络及时传回给救援人员,为抢救幸存者赢得时间。实验结果表明, 9cm高的样机以60度角起跳可以腾空30cm以上,水平位移达到70cm,具有较好的越障能力。     

带终端攻击角约束的状态反馈变结构制导律设计

基于滑模变结构控制理论,结合状态反馈原理,提出一种能命中目标并保证终端攻击角度约束的变结构制导律。该制导律在传统线性滑模面的基础上增加非线性函数,通过最优控制理论确定该函数,由此将线性滑模面转变成时变、非线性滑模面。仿真结果表明:该制导律对目标机动有良好的鲁棒性,能够满足期望的终端攻击角约束,并避免了制导初期过载较大的缺陷,方法简单,易于工程实现。     

基于FastSLAM的绳系机器人同时定位与地图构建算法

绳系式移动机器人可用于极端地形的探测,如陡峭斜坡、松软土壤、高耸悬崖、沟壑等。在运动过程中移动机器人的绳索不可避免地与障碍物接触甚至缠绕。由于绳索与障碍物之间的接触点不相互独立以及机器人模型的非线性特性,经典的FastSLAM框架不适用于绳索机器人的同时定位和地图创建（SLAM）问题。提出基于改进FastSLAM框架的绳系机器人SLAM算法。在该框架中,分别利用无迹滤波和粒子滤波解决接触点位置估计和机器人位姿估计问题,并利用非线性观测模型的无迹变换来简化粒子权重更新。仿真结果表明,该算法可有效地估计接触点位置,同时提高机器人位姿估计性能。     

基于MLR的机动平台传感器误差配准算法

 基于固定平台传感器误差极大似然配准(MLR)算法,针对机动平台存在姿态角系统误差的问题,提出了对机动平台传感器系统误差和目标状态进行批处理离线估计的机动极大似然配准(MLRM)算法.该算法利用所有传感器对目标的量测值,通过把传感器量测向目标状态进行投影、对传感器系统误差和目标状态进行期望最大化迭代以及对目标的状态进行融合估计,最终实现量测、姿态角系统误差和目标状态的有效估计.仿真结果表明,该算法迭代收敛速度快,对系统误差估计精度高,对系统误差可观测性较低的配准环境的适应性强并且对传感器姿态角的相关性不敏感,具有很强的工程实用性.     

飞行器最优末制导律的自适应PID滑模设计

针对传统最优末制导律作用下再入飞行器易受外界因素干扰和气动力变化的影响,致使命中精度较低、鲁棒性较差的问题,在弹目运动方程存在参数不确定性情况下,提出一种基于自适应PID滑模扰动观测器技术的鲁棒最优末制导律。其中滑模扰动观测器能够在线消除系统扰动影响,而自适应PID滑模可以有效去除抖振。基于Lyapunov稳定性理论的证明过程及数值仿真结果均表明,该末制导律不仅使飞行器各项性能指标均达到指标要求,并且保证了较高的命中精度和较强的鲁棒性。     

一种飞行器最优末制导律研究及仿真

为使再入飞行器攻击目标时获得最大毁伤效果,基于弹目相对运动方程,并考虑落角等多约束条件,用线性二次型(LQR)最优控制的黎卡提方程,设计了一种新的最优末制导律,并给出了零阶无时延系统的近似表达式。典型弹道和不同约束条件下的仿真结果表明:该末制导律有较优的精确性、有效性和弹道性能。     

基于波碰撞法的机器人路径规划法

文章提出了在离散区域上,基于起始点和目标点相向传播波碰撞法的机器人路径规划法。设机器人作业环境为二维平面大小一定的矩形地形,机器人行走时仅限于作原地转向或直线行走。基于此开展路径规划的仿真研究,提出了搜索许可路径的算法。计算机模拟结果证实该算法可行、有效。     

基于速度和加速度约束的有限控制能力路径跟踪

在考虑实际系统有限控制能力的情况下,对非完整移动机器人提出一种完全满足速度和加速度约束的路径跟踪技术。根据系统状态方程分析了移动机器人维持无偏差跟踪状态的条件,先通过智能预测控制将路径偏差转化为同号状态,再应用滚动时域控制和约束条件设计一种改进型最优预测控制器。当路径跟踪开始时,控制量从零初值调整;当路径偏差同步消除到零时,控制量可在速度和加速度约束下及时调整到零。仿真结果验证了所提技术的有效性,有限控制能力使该技术在工程应用时具有更好的可行性和适应性。     

航空机电作动器神经网络快速终端滑模控制

目前机电作动器由于具有干净、维护方便等优点,越来越受到航空业的青睐。航空机电作动器的特点是控制精度、稳定性和响应速度要求高,针对以上特点,提出了一种基于多层神经网络的快速终端滑模控制策略。为了提高航空作动器响应速度和跟踪精度,设计了快速终端滑模控制策略,不仅可以加快系统响应而且可以在无扰动情况下实现系统的有限时间稳定。针对系统参数不确定性和外部扰动,设计多层神经网络进行估计并通过前馈方法加以补偿。针对神经网络的重构误差,设计了非线性鲁棒项加以克服。利用李亚普洛夫稳定性定理证明了控制系统在有扰动情况下可以实现有界稳定。实验结果表明：所设计的控制器具有良好的参数自适应和抗干扰能力,同时具有更高的跟踪精度和更快的响应速度。