基于智能微分对策的自主机动决策方法研究

提出了一种基于智能微分对策的自主机动决策系统.该系统通过预测对抗双方的未来运动状态,将双边极值问题转化为单边极值问题,以降低计算复杂程度,满足机动决策的实时性要求.为体现对抗特性,采用战术过程评价获得最优机动,战术过程评价采用逐级淘汰方法.仿真结果表明,对抗双方未来运动状态预测误差能满足机动决策的需求,机动决策结果能有效提高作战性能.     

基于轴角编码器二阶跟踪微分的角加速度测量

角加速度是描述旋转机构工作状态的一项重要参数。常用压力或压电传感器测量角加速度的方法存在易受待测设备自身振动干扰的问题。本文基于高精度绝对式光电轴角编码器,提出采用二阶跟踪微分处理的方法,以准确测量发射车起竖臂工作过程中的角加速度。     

空战决策中的智能微分对策法

提出了空战决策中的一种新方法-智能微分对策法。该方法在整体战术制定中采用人工智能方法，在空战的各个子阶段的具体战术决策中采用微分对策方法。提出了智能微分对策点的定义，它在某些情况下利用人工智能预测对手的策略，将微分对策转化为两个独立的单边极值问题，从而拓宽了微分对策在空战中的应用范围，利用智能微分对策法建立了空战决策模型，并进行了空战仿真，仿真结果表明，该方法优于专家系统法。     

一类中立型泛函微分大系统的稳定性

本文考查了一类中立型泛函微分大系统,得出了平凡解的稳定性、渐近稳定性,指数稳定性等价定理。     

符号运算方法在双转子涡喷发动机动态模型建立中的应用

基于符号微分运算对偏微分的解析解方法,提出了1种双转子涡喷发动机动态数学模型建立的方法.在给定双转子涡喷发动机稳态点数据和高、低压压气机特性线的条件下,通过符号微分运算,可获得关于该线性微分代数方程组系数的解析解,简化了发动机的建模过程.     

基于CW方程的航天器追逃问题半直接求解方法

针对时间固定的两航天器追逃问题,提出一种以半直接配点法研究追逃双方最优控制策略的求解方法。航天器追逃问题是基于微分对策的追逃问题,该问题是含有追逐者和逃逸者控制变量的两点边值问题。若采用必要条件求解,则对迭代初值要求高,收敛困难。在两航天器均为连续小推力的假设条件下,以终端距离为支付函数,给出半直接配点法的求解过程。在此数值方法中,根据半直接转换将微分对策问题转化为最优控制问题,采用Gauss-Lobbato配点法将此最优问题最终转化为非线性规划问题,继而通过序列二次规划算法求解。这种半直接配点法避免了对微分对策问题最优策略的必要条件(两点边值问题)求解。采用该方法求解对迭代初值不敏感,且数值稳定性好。数值仿真实例验证了这种求解方法的可行性。该方法提高了求解两点边值问题的收敛性,为求解含有双方控制变量的微分对策问题提供了一种思路。     

线性自抗扰控制器的噪声抑制改进研究

针对线性自抗扰控制器对噪声敏感的问题,提出了一种基于预报线性跟踪微分器的噪声抑制自抗扰控制器。首先给出了基于预报思想的线性跟踪微分器的一般形式,并分析了其频域特性;然后以航空飞行器姿态控制为例,设计了二阶预报-跟踪微分自抗扰控制器,并利用控制器疲劳度(Weariness degree)的概念,分析了噪声抑制自抗扰控制器的对噪声的抑制特性及闭环控制频域特性;最后通过飞行器硬件在环仿真(Hardware-in-the-Loop Test)对将该方法与传统惯性滤波器、线性跟踪微分器进行对比。结果表明该方法能有效抑制噪声污染对线性自抗扰控制器闭环特性的影响,降低扩张状态观测器高增益带来的噪声放大问题,增强控制器的鲁棒性,并能降低滤波带来的相位延迟,具有工程实用性。     

欠驱动刚性航天器可行轨迹生成算法研究

研究了仅有两个独立控制力矩的轴对称欠驱动刚性航天器的可行轨迹生成问题。首先,由系统模型推导出轴对称欠驱动航天器可行轨迹必须满足的状态约束条件;其次,基于轴对称欠驱动航天器的微分平滑特性,提出了一种可行轨迹生成算法。该算法针对欧拉角姿态描述的系统模型,不仅能够有效地简化系统平滑变换中的奇异点避让问题,而且即使是在大角度机动的情况下,仍然能够保证轴对称欠驱动航天器的姿态角速度和相应的控制输入力矩始终保持在合理的范围内。仿真结果表明,该算法计算量小、计算速度快,这使得欠驱动航天器后续的轨迹规划和轨迹跟踪等算法的在线实际应用成为可能。     

基于SQCQP算法的变循环发动机性能寻优控制

为了满足变循环发动机(VCE)性能寻优控制(PSC)需求,提出了一种基于序列二次约束二次规划(SQCQP)算法的性能寻优控制算法,通过罚函数将二次约束二次规划(QCQP)子问题转化为适应度函数,并提出一种改进微分进化(IDE)算法求解QCQP子问题,以获得最优的搜索方向。与序列二次规划(SQP)算法相比,本文提出的基于IDE算法求解QCQP子问题的SQCQP算法(IDE-SQCQP)能在更少的迭代次数下寻到更优的解。将IDESQCQP算法应用于变循环发动机的性能寻优控制中,数字仿真结果表明,在最大推力寻优控制中,IDE-SQCQP算法用时比SQP算法减少16.81%,优化效果提升了21.50%,在最小油耗寻优控制中,IDE-SQCQP算法用时比SQP算法减少14.90%,优化效果提升了31.03%,达到了算法提出的目的。     

基于PIDNN控制的飞行模拟器人感系统

针对飞行模拟器人感系统的高度非线性和易受干扰性,提出一种基于PIDNN(Proportional Integral Differential Neural Network)的控制方案.首先对飞行模拟器人感系统的模型进行分析研究,对它所受到的外界干扰作理论分析,整理出系统的数学模型,再利用PIDNN控制器优良的在线训练、学习和调整功能对该模型进行仿真控制.与传统PID(Proportional Integral Differential)控制器相比,PIDNN结构简单、自适应性强、收敛速度快、不会陷入局部极小.仿真结果表明:PIDNN控制系统响应速度快、稳态精度高、 具有良好的动静态特性和鲁棒性,满足实时控制的要求.