基于增量模型的BTT导弹新型解耦补偿控制

详细分析了倾斜转弯(BTT, Bank-To-Turn)导弹传统动态逆控制的特点及其存在的问题,在此基础上提出了一种基于增量模型的BTT导弹解耦补偿控制方法.该方法通过建立一种描述从当前动态转移至期望动态的BTT导弹增量模型,消除了难以测量或不确定较大的模型部分;在此基础上结合动态逆控制思想设计了BTT导弹的增量式解耦跟踪控制律,与传统动态逆相比,该控制律对模型的依赖程度大幅降低;为进一步提高控制系统对干扰的适应性,提出了一种简单的干扰估计/补偿策略;最后通过数学仿真验证了该方法的有效性.     

基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断

针对实际非线性系统传统方法难以实现可靠故障诊断的问题,采用粒子滤波算法,利用对数似然函数和作为评价指标,并借助自适应阈值的设计,研究了非线性非高斯系统的故障检测和故障隔离。阈值的选取,是准确判别系统是否发生故障的标准,本文通过分析非线性系统残差的统计特性,在判定残差统计特性成正态分布的基础上,设计了一种基于粒子滤波故障诊断的自适应阈值方法,减少了故障诊断的漏报和误报。通过非恒温连续搅拌水箱式反应堆的仿真实例,验证了该方法在故障诊断中的准确性和有效性。      

基于编队控制的自适应HELLO更新算法

在无人机(UAVs)编队自组织网络中,针对无人机之间位置信息更新周期不合理,从而导致编队控制不稳定和控制开销过大的问题,提出一种基于无人机编队控制的自适应HELLO更新算法。该算法应用编队控制稳定性理论推导出无人机组成期望编队的控制延时上限,结合该延时上限和编队运动状态自适应地设定HELLO更新周期。仿真结果表明,本文提出的算法与固定HELLO更新周期算法相比,既能保证在组编控制过程的稳定性,又能实时维护稳定阶段的链路,并且显著减少网络中不必要的控制开销。      

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.     

面向重心变化的自适应飞行控制系统设计

重心的变化直接影响飞机本身的控制特性,使得控制系统设计更为复杂.针对已有方法模型依赖性强、鲁棒性差的局限性,提出了一种面向重心变化的非线性自适应飞行控制系统设计方法.该方法基于逆动力学理论和重心在线估计系统设计标称控制律,在此基础上引入自适应滑模控制单元来构建自适应补偿控制律,其中滑模控制用于保证控制的鲁棒性和稳定性,而自适应单元则通过对模型不确定性和重心估计误差的估计及补偿提高控制的适应性和控制性能.结合Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:该方法能有效地实现对系统未知不确定因素的补偿,具有较强的鲁棒性.