基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于有向元的圆柱阵列波束赋形

对其形圆柱阵列进行了波束赋形,在考虑阵元有向性的基础上,利用基于最小均方误差的自适应算法迭代得到一组最优权值,通过对阵元激励的幅度、相位进行加权调整,能够使阵列波束方向、主波束形状、副瓣电平达到给定要求：运用此方法得到共形圆柱阵列的平预波束和余割平方波束方向图,效果较好,证明此方法对于共形阵列是有效的     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制

 研究了一种基于自适应神经网络补偿的平流层飞艇前向速度与姿态控制系统设计方法。针对近似模型进行常规线性动态补偿器设计,并引入自适应径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对模型误差进行补偿。根据Lyapunov方法得到神经网络权值自适应律,保证了闭环系统误差信号一致最终有界。该控制器设计对模型参数信息仅有较少的要求。仿真结果表明对于两类不同的飞艇模型,所设计的控制器在响应性及对未知环境风速作用的鲁棒性方面均具有良好的效果。     

自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略

提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证.     

有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计

对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。     

一种新的自适应模糊控制器的设计方法

在分析现有的自适应模糊控制器不足之处的基础上,提出了一种新的自适应模糊控制器设计方法.为保证系统性能的一致性,在启动自适应模糊控制器前,采用监督控制将初始跟踪误差镇定到给定范围.自适应模糊控制器可在存在模糊逻辑系统逼近误差的情况下,使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数.文中用仿真算例验证了本方案的有效性.      

基于自适应不对称高斯基函数网络的可靠飞行跟踪控制

针对歼击机操纵面结构故障,提出了一种基于自适应不对称高斯基函数网络（AGBFN）的可靠跟踪控制方案。该方案的特点是在传统的线性控制器的基础上,引入基于自适应AGBFN的自适应控制器,用于在线补偿由于建模误差、外扰、以及操纵面卡死或损伤所造成的影响,并且采用控制隔离技术来处理执行机构的饱和问题。完全自适应AGBFN采用不对称高斯基函数,并且可以在线更新网络所有参数,克服了传统RBF网络对称性约束,提高了网络的适应性和学习能力,从而保证歼击机的操纵品质,且输出较好地跟踪参考模型输出。飞行仿真结果表明,文中采用的控制方法使飞机在正常状态和故障状态下均可获得满意的控制效果。     

振动结构的多输入/多输出实时辨识控制与试验研究

发展了一种多输入/多输出、具有实时辨识和控制能力的自适应控制方法和控制系统,并将其应用于某自由-自由结构的振动控制。采用最小均方算法统一处理系统的实时辨识与控制问题,在没有任何受控结构特征信息的情况下,实现了对结构振动的自适应控制。控制系统由TMS320C30数字信号处理器和多通道数据采集卡构成,辨识与控制方法由TMS320C30数字信号处理器实现。对周期激励,在激励信号恒频率/恒振幅、变频率、变振幅时,受控结构的振动显著减小,各传感器测得加速度的平方和为无控时的1%或更小。