基于近似动态规划的目标追踪控制算法

在目标跟踪问题中,针对飞行器控制算法难以适应目标大机动飞行甚至与我方博弈等难度较大任务的问题,提出了基于近似动态规划的目标追踪控制算法。该算法通过使用博弈策略对我方无人机进行训练形成经验,将双方位置等状态作为已知量,滚转方向作为控制量,利用两物体的相对位置得出其特征,并形成近似值函数;最终利用rollout算法进行最优跟踪决策求解,实现对跟踪目标甚至是博弈目标的灵活有效精确跟踪。仿真结果验证了近似动态规划用于控制算法的有效性。      

多级分解预测与滤波方法

本文在Andrisani等人近年来工作的基础下,进一步发展了线性离散随机系统的多级分解估计方法,提出了比较完善的多级分解预测与滤波公式,并将本文的工作与Andrisani等人的工作作了比较。本文给出的预测与滤波算法计算量较小,便于实时处理,且估算精度与集中估计方法基本一致。文中给出了应用算例,分析了模型误差对预测和滤波结果的影响。     

容错导航系统的一种联合滤波器结构及其算法

本文提出了一种采用联合卡尔曼滤波器结构的容错导航系统的滤波算法。这种在多处理机环境下并行处理的分布式滤波算法有效地解决了具有多子系统的容错导航系统的实时要求。主滤波器的状态联合算法保证了获得系统最优公共状态估值。基于联合滤波器结构,水文提出了容错导航系统的故障检测与隔离(FDI)算法,将故障检测隔离决策归结为各子系统的状态估值与基于系统特性及先验噪声模型的状态估值之间的均值一致性检验问题。FDI算法决策并隔离发生故障的子系统对整个系统性能的影响。基于公共状态量的概念,简化了FDI算法的计算。     

具有极点配置域的大系统输出反馈集散最优控制

本文提出了一种线性定常关联大系统集散最优控制的新方法。当集散系统可控可观,且矩阵的秩满足一定要求时,可以利用输出反馈方法使大系统的极点配置在给定区域内,并使二次型性能指标最优。本文提出的方法适用于空间分布范围不太大的分散控制大系统。文中释例说明了本文方法的可行性。仿真结果表明效果良好。     

轮辐式航线网的航班计划优化模型

分析了轮辐式航线网布局模式的特征,提出了在轮辐式航线网上进行航班计划优化所要考虑的主要因素,进而独立研究了该种布局模式的航班计划优化模型。并通过一个案例说明该种轮辐式航线网航班计划优化模型的应用。     

非线性系统的神经网络控制器设计

神经网络是解决非线性系统控制问题的一种新颖而有效的方法。文中主要讨论了神经网络在非线性控制中的应用,针对一个典型的非线性系统,采用不同的神经网络控制结构,设计了不同的控制器,并进行了数字仿真。比较了它们的优缺点。作者的研究对神经网络在控制领域当中的应用具有一定的理论指导作用。     

试飞科目的最优排序问题研究

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标,在建立过渡耗油、耗时计算数学模型的基础上,应用“旅行推销员”问题的ＥＡＳＴＭＡＮ解法及最近相邻点启发性解法两种方法对试飞科目的最优排序问题进行了研究。分析了两种方法的适用范围及限制条件,ＥＡＳＴＭＡＮ解法适用于起点和终点为同一科目的问题,最近相邻点启发性解法则是一种适用于开环问题的工程解法。仿真结果表明,通过合理安排试飞科目次序,可节省试飞耗油,耗时,     

基于Stewart平台的6-SS并联天平结构优化设计

良态的雅可比矩阵决定并联机构的性能，并决定了其结构参数是否合理。本文利用矩阵的F-范数研究一种新颖的并联天平力雅可比矩阵，以力雅可比矩阵的条件数为目标函数进行并联天平结构优化设计，推导出优化目标函数以5个基本结构参数表达的解析式。利用数值解法求出目标函数关于过渡变量的最小值，并用矩阵2-范数加以验证，找到8种保证并联天平精度的优化结构。该法同时也为六维力／力矩传感器的性能指标评价及其结构优化提供很好的借鉴。     

多变量系统二次型最优控制的自学习实现

提出了多变量系统二次型最优控制的一种自学习算法，该算法使控制系统能通过学习，获得二次型最优准则意义下的最优控制品质。文中对算法收敛性给予了理论上的证明，对算法在造纸机网前箱控制问题中的应用进行了仿真研究，获得了令人满意的结果。     

摆线桨悬停状态气动特性及参数优化

为了进一步提高摆线桨的气动效率,本文对摆线桨的设计参数进行了优化研究。首先分析了流管模型的基本原理,基于薄翼振荡原理,结合动量和叶素理论建立了摆线桨的双盘-多流管非定常气动模型。然后,通过相关算例验证了模型的适用性,结果表明：实度较小时,准确度较高,而随着实度与转速的增加,桨叶之间的干扰加强,误差值增大。通过大量试验与计算数据的对比,总结了不同实度时,多流管模型的拉力修正因子。最后,基于双盘-多流管气动模型,应用遗传算法对摆线桨的相关设计参数进行了优化设计,优化后的功率载荷提高了12.4%左右。同时,对比发现优化后的摆线桨比旋翼具有更高的气动效率。