智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。     

利用偏馈振子调整测控雷达跟踪通道相移技术研究

提出一种调整雷达跟踪通道相移的方法 ,即在雷达天线主面上配置偏馈振子 ,利用偏馈振子做为校准源调整雷达跟踪和 /差通道间的相移 ,并对该方法的可行性、可靠性及稳定性进行了实验研究。     

基于RTX子系统的导弹试验实时测控系统

导弹试验实时测控系统是空空导弹制导系统半实物仿真试验平台的主要设备之一,服务于新型导弹的研制、试验、优化和评估。系统采用RTX实时开发技术,克服了Windows系统实时性差的局限性,解决了测控系统实时与非实时任务兼容处理难的问题,实现了空空导弹半实物仿真试验的实时仿真和实时测控。系统利用RTX子系统的开放性,重新开发了所用仪器板卡在RTX环境下的驱动程序,实现了应用程序的设备无关性,提高了导弹试验验证的有效性和系统性。     

开关磁阻电动机的Fuzzy-PI控制

本文介绍了开关磁阻电动机低速时的斩波控制与高速时的单脉冲控制方案,论述了控制参数的优化选择范围及其变化对电机效率和转矩的影响,在分析了模糊控制,比例积分控制以及系统本身特点的基础上,提出了基于上述控制方案的Fuzzy-PI复合控制算法,并详细地讨论了这种算法在开关磁阻电机系统中的实现,采用的粗调、细调技术有效地解决了动态性能与稳态精度之间的矛盾。文章最后给出了在5.5kWSR132-8/6样机上的运行试验结果。试验表明:这种控制方法性能优良。     

人工神经元网络在变压器分接头实时控制中的应用

本文提出了一种利用人工神经元网络实时控制变压器分接头的新方法。研究结果表明该方法具有快速准确等优点，适应电力系统高度自动化的要求，并为变压器分接头实时控制开辟了一条新途径。     

逆升压电子设备冷却系统的微机控制

逆升压电子设备冷却系统具有两种冷却方式─—冲压空气冷却方式和空气循环冷却方式,必须要有一套控制机构来自动选择系统的冷却方式。文中分析了以往的机械传动控制方法和基于三点温度的微机控制方法,并指出这两种控制方法的缺点。最后提出一种新的基于飞行高度及马赫数的微机控制方法。     

高空台多任务模拟指定时间抗扰控制

针对高空台多任务模拟试验对飞行环境模拟控制系统所提出的高品质、高精度、强抗扰的迫切需求,设计了一种基于障碍李雅普诺夫函数的高空台进气环境模拟指定时间抗扰控制方法.建立了包含进气系统管道容腔和调节阀执行机构的高空台受控对象模型,并在此基础上进行了仿射形式推导和解耦设计.针对高空台强非线性、强扰动的特性,设计了以指定时间收敛的抗扰控制方法;同时为了抑制推力瞬变过程中系统状态剧烈变化,引入了障碍李雅普诺夫函数对压强和温度误差分别进行限制.在高空台多任务模拟试验控制仿真中,该方法可使压强和温度的绝对积分误差比线性自抗扰控制方法小89.5%和88.9%,在剧烈受扰后调节时间短10.4%和9.0%,而且相比于常规的指定时间方法能够满足所设定的状态误差约束.结果表明,基于障碍李雅普诺夫函数的指定时间抗扰控制方法能够进一步提升多任务模拟试验中的控制精度、调节速度以及抗扰能力.     

电机控制系统PID参数的遗传算法优化

近年来,遗传算法的研究十分引人注目,作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用,鲁棒性强,在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化,以提高控制系统的性能指标。     

基于Petri网的空中交通管制辅助决策系统

空中交通管制系统是生产实际中的一种典型的离散事件动态系统（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｅｖｅｎｔ ｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ,ＤＥＤＳ）,而Ｐｅｔｒｉ网理论是研究ＤＥＤＳ的有力工具之一。为了描述空中交通管制系统受到外部控制的交互机制及层次结构,文中引入Ｐｅｔｒｉ网概念的一类扩充－－开放Ｐｅｔｒｉ网的概念,并用开放Ｐｅｔｒｉ网工中交通管制辅助决策系统进行建模与分析,阐述了空中交通管制辅助决策系统的开放Ｐｅｔｒ     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。