运载火箭智能控制的能力特征与关键技术

运载火箭智能控制是智慧火箭研制的核心技术之一。结合智能技术在航天控制上的应用研究与工程实践,对运载火箭智能控制的能力特征进行了分析;介绍了运载火箭的智能测试与发射、典型动力故障诊断与重构、环境与模型自适应控制,以及“软件”定义运载火箭等关键技术;对我国运载火箭智能控制系统的未来发展进行了思考。通过对航天智能控制技术持续不断地研究与实践,为我国智慧火箭的研制提供强有力的支撑。     

基于任务段的航空发动机载荷谱聚类方法

针对航空发动机飞行任务剖面分类问题,对发动机31个飞行任务剖面进行了聚类分析。选取飞行高度和飞行马赫数作为划分飞行任务剖面的参数, 依据其对应的飞行任务段均值生成聚类散点图,将剖面类型划分为5大类。结果表明:低空低速剖面在无量纲飞行高度为0~0.2、飞行马赫数为0.4~0.6区间,均值最低;高空高速剖面在无量纲飞行高度为1.2~2.2、飞行马赫数为1.0~1.8区间,均值最高;飞行任务剖面在无量纲飞行高度为0.2~1.2、飞行马赫数为0.6~1.0区间内最为集中;针对散点密集区域,可依据剖面特征进一步划分剖面类型;不同剖面间,飞行高度与飞行马赫数差异性强,利于剖面划分,而法向过载与转速差异性小,不利于剖面的划分。所提出的方法可以快速有效的对航空发动机飞行任务剖面进行聚类分析。      

模糊控制器中的智能积分

分析了传统模糊控制稳态精度差的缺陷，引入了智能积分以减少稳态误差和避免积分饱和，采用△ｕ＝ｆ（ｅ，ｅｃ）＋Ｅｄｔ（当Ｅ·ｃ＞０或ｃ＝０而Ｅ≠０）及△ｕ＝ｆ（ｅ，ｅｃ）（当Ｅ·ｃ＜０或Ｅ＝０）（其中ｅ为系统误差，ｃ为系统误差变化，ｆ（ｅ，ｅｃ）为模糊控制器输邮，ＫＫＥｄｔ为智能积分输出，△ｕ。为模糊控制器总输出）。然后设计了一个自组织模糊逻辑控制器以实现快速响应和小的超调，在金属镁还原炉上运行后获得较理想的效果。     

智能控制在2.4m风洞同步协调控制系统上的应用

针对 2 .4m风洞中具有同步协调控制要求的子系统的特点 ,为了解决具有大质量、大惯性、大负载、负载严重不等以及风洞运行过程中有强烈气动干扰等特点的系统的同步协调控制问题 ,设计了一种同步控制器和一种智能误差补偿控制器 ,提高了系统的抗干扰能力 ,使系统的同步协调控制指标优于设计指标。     

多Agent智能制造系统研究综述

Agent与多Agent系统是分布式人工智能的主要研究方向之一，Agent技术已经被认为是进行分布式工业系统建模的一种重要方法，是设计与实施分布式智能制造环境的最自然的手段，是构建下一代制造系统的重要技术之一，基于Agent的制造系统是多Agent系统理论和方法在制造领域中的具体应用，在对Agent与多Agent系统技术研究进行简要总结的基础上，综述了Agent技术在制造企业集成，供应链管理、制造规划、调度和制造控制等方面的应用及其研究现状，并对Agent制造系统研究的主要内容及关键问题进行了探讨。     

IMPROVED EXECUTION METHOD OF TENTACLE ALGORITHM FOR INTELLIGENT VEHICLE

In order to solve some deficiencies in tentacle execution, an improved execution method of tentacle algo- rithm is presented. The method uses a short trajectory to match the curvature between the path of vehicle and ten- tacle, rather than computing a whole steady state. To control vehicle motion via wheel force and steering angle, two parameters should be discretized under certain area and these discrete values can form 18 5〈 20 groups. Then the curvature between the trajectory and tentacle should be matched, and the corresponding group of wheel force and steering angle can be found. The flow chart of the improved execution method is given, and simulation is per- formed on a platform named ＂pro-sivic＂. The simulation results show that the improved method can maintain the advantage of the tentacle algorithm in terms of computation speed, and avoid the errors such as endless loop and data overflow, which proves the method more efficient.     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于混合维云模型定性推理的调距桨螺距控制

云模型是采用期望值Ex，熵En和超熵He来描述定性概念的一种数学方法，它将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起，是实现定量与定性相互转换的一种新途径。文中阐述了定性概念的一维和二维云模型数学描述，提出了基于混合维云模型的混合推理方法、复杂控制规则的简化方法，设计了一种新型的智能控制器——云控制器，并将其应用于调距桨螺距控制过程中。仿真结果表明，该控制器简易、直观、控制性能良好、鲁棒性强，较常规模糊控制具有更好的控制品质。     

智能交通系统中路况信息的编码

 根据提出的一种交通量生成模型所产生的仿真数据,对城市交通中路况信息数据流的信源编码进行了研究. 压缩数据的方法是对初始信源等效变换,使变换后等效信源的概率分布比原信源更加有序,熵值更小,从而压缩率更高. 传输时还要对等效信源使用霍夫曼(Huffman)算法编出即时可译码,使该变长码的平均码长接近熵值. 给出的编码方案可用于智能交通系统(ITS)的车辆导航中对路况信息的传输.     

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.