基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于STM32的视频流图像更新方法的研究

对基于STM32系统低速(工作主频72MHz)视频流处理显示更新方案的研究。结合图像处理基本理论,分析传统的显示方法的不足,并提出一种新的视频流图像更新的方法,通过一定的实验数据和理论结果,验证该方法可行性。     

基于H∞方法的控制系统作动器最优控制仿真研究

在设计控制系统模型时,首先引入了有限差分法(FDM)离散化后的波动方程,然后基于H∞最优控制原理,检查闭环控制系统的稳定性和可探测性,对控制系统传感器和作动器的位置进行优化配置.通过计算闭环反馈系统的范数,最终得到了控制系统的最优控制算法.仿真结果表明,利用波动方程来优化控制系统传感器和作动器位置的算法是可行的,可广泛应用于飞控系统的设计中.     

A shortcut to marking 3D target curves on curved surface via a galvanometric laser scanner

Marking arbitrary three-dimensional(3D) target curves on given objects with curved surface is required in many industrial fields, such as fabric prepreg placement in composite material part fabrication, product assembly, surface painting for decoration, etc. A shortcut to the solution of this intractable problem is proposed by utilizing a galvanometric laser scanner(GLS) with the aid of a camera. Without using the existing tedious GLS calibration procedures,the proposed method directly establishes a mapping between the 3D coordinates of the laser spots on the object surface and the control voltages of the scanner. A single-hidden layer feedforward neural network(SLFN) is employed to model the mapping. By projecting a dense grid of laser spots on the object to be marked and simultaneously taking only one image, the SLFN model is trained in minutes via a linear solving mechanism. Experiments demonstrate that the trained SLFN model has a good generalization performance for marking 3D target curves. The 3D laser marking errors on experimental objects are less than 0.5 mm. The proposed method is especially suitable for on-site use and can be conveniently extended to multiple GLSs for marking large complex objects.     

助推-滑行式燃料最优真空飞行轨迹的设计方法

建立了飞行器助推-滑行式燃料最优真空飞行轨迹的最优控制模型,给出了一种更为简单、直观的内点约束条件和横截条件的推导方法,讨论了高效且更为稳定的数值计算方法,提出了两种应用模式,通过与连续推力式和脉冲式飞行方案的比较,说明这种设计方法在节省燃料方面具有优势.     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

复合材料构件热压罐成型温度场研究

在热压罐固化工艺的热历程中,复合材料零件表面温度场分布的合理与否将直接决定产品的固化质量.以工字型零件和T型加筋壁板两种复合材料零件为研究对象,使用EC-3×8M和SCH-5.5×21M两种型号热压罐,同时选择炉温偶和零件偶两种控温方式对零件进行固化.通过分析温度场测试结果发现,控温方式、设备加热方式、升降温速率、热电偶的摆放位置、固化压力等因素均对零件的温度场有影响.     

基于分数阶微积分理论的最优导引律设计

随着技术的发展及战场环境的日益复杂化,拦截机动目标的需求越来越大。然而传统制导律在拦截机动目标时存在制导精度差、末端过载突变的问题,故提出了一种基于分数阶微积分理论的最优导引律。首先,介绍了分数阶微积分的定义、性质及其数字实现方法;然后,分析了弹目相对运动关系,通过分数阶变阶次建模和最优控制理论推导出了分数阶导引律;最后,仿真结果表明：与传统比例导引法相比,所设计的分数阶最优导引律能够保持比例导引法良好的追踪性能且拦截时间能够缩短2s,末端过载值趋近于0。该方法解决了传统比例导引法在末端由视线角速率发散而导致的末端过载突变问题。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。