多导弹时间协同制导:一种领弹-被领弹策略

首先,假设各枚导弹的速度为相同常值,领弹采用经典比例导引（PNG）,被领弹采用经典比例导引和机动控制相结合的方式,推导出采用领弹-被领弹策略的多导弹时间协同控制设计模型,该模型实际上描述的是一个非线性的弹目相对运动状态跟踪控制系统。在此系统中,领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个参考状态量,被领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个待控制的状态量。针对这一弹目相对运动状态跟踪控制系统,采用时标分离的方法设计了期望的慢子系统和快子系统。对这两个子系统分别进行动态逆控制设计,得到了被领弹的机动控制指令。该机动控制指令用于调整被领弹相对目标的运动状态,来逼近领弹相对目标的运动状态,这就保证了所有的导弹能够同时攻击目标。然后,通过为每枚被领弹引入一个与其速度相同的虚拟领弹,将上述方法推广到各枚导弹速度可为不同常值的情况。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

不同柔度的柔性翼气动特性实验研究

为了研究不同柔度的柔性翼气动特性和抗风性性能,制作了九种不同柔段的柔性翼,利用西北工业大学微型飞行器专用风洞对其进行初步的风洞试验,在实验中进行了不同风速,不同迎角对柔段的气动特性研究。通过试验优选出气动特性较好的柔段,为柔性翼微型飞行器的总体设计和气动特性提供参考。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

微小型机器人嵌入式自驾仪设计

分析了不同类型微小型机器人对自驾系统的共性需求.提出了一种基于ARM(Advanced RISC Microprocessor)和μCOS-II的嵌入式自驾仪设计方法,给出了从需求分析、功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计的系统设计过程,并分别从上述各方面对自驾仪的通用性进行了探讨.层次化的体系结构、模块化的硬件、结构化的软件以及无精确模型的模糊控制方法使得设计出的自驾仪经过简单的硬件调整和软件定制,就能适用于仿生机器鱼、履带机器人、小型无人机等不同的微小型机器人平台.经过多次试验验证,该自驾仪性能稳定、具有一定的通用性,弥补了专用自驾仪在多元异构群体中应用时的成本高、协调控制困难、兼容性和维护性差等不足.     

柔性欠驱动机械臂的内共振现象及应用

针对柔性欠驱动机械臂研究了被动关节处于自由摆动和锁定状态下系统所具有的不同动力学行为.通过对平面二连杆柔性欠驱动机械臂的非线性动力学分析,发现这种多模态非线性动力学系统的内共振对系统振动行为有重要影响.当结构参数满足一定条件时,系统发生的内共振能有效减小机械臂末端的振动.利用这一现象,提出一种柔性欠驱动机械臂的开环振动控制方法,这种方法降低了闭环振动控制方法对驱动元件性能的过高或控制器稳定的困难.以平面二连杆柔性欠驱动机械臂进行了建模和数值计算分析,结果证明了以上方法和结果.     

高超声速飞行器BTT非线性控制器设计与仿真

高超声速飞行器的气动特性比一般的飞行器更为复杂,选用BTT(Bank-to-Turn)技术,即倾斜转弯技术可以满足其对于气动外形的要求,但随之给动力学系统带来了快时变、严重非线性及强烈耦合的特点.针对高超声速飞行器倾斜转弯非线性控制器的这一特点,采用了一种更为有效的非线性系统的控制方法,即非线性动态逆技术.首先建立了高超声速飞行器的非线性数学模型,然后根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量2部分,应用非线性动态逆理论分别对快逆回路和慢逆回路进行设计,其中慢逆回路控制器的输出作为快逆回路控制器的输入指令,最后对于所设计的系统在高超声速下的倾斜转弯运动进行了仿真验证.仿真结果表明该控制系统可以实现倾斜转弯,并可以满足高超声速飞行器稳定飞行的要求.      

自组织网络中UPMA协议的群间仿真

基于有效竞争预约接入、无冲突轮询传输的思想,结合分层分布式网络结构为自组织网络提出了依据用户妥善安排的多址接入(UPMA)协议,UPMA协议可以支持节点移动性和多跳网络拓扑,并使用网络仿真工具OPNET仿真评估了它的群间通信性能.该协议利用分群算法将多跳网络拓扑形成轮询所需要的两跳分群结构,包括预约接入和无冲突的轮询服务阶段.有分组发送的节点在每帧的竞争接入时隙中竞争接入.如果成功,则进入轮询服务过程;否则,在本帧重新开始的接入阶段中进行冲突避免和分解的预约接入过程.仿真结果表明,UPMA协议显著提高了多跳群间的业务传输效率,可以提供较高的端到端信道利用率、较低的端到端平均消息时延和较小的平均消息丢弃率.      

柔性航天器IPACS建模与动力学分析

利用拟坐标下的拉格朗日方程和动量矩定理,建立了带变速控制力矩陀螺群(VSCMGs,Variable Speed Control Moment Gyroscopes)的柔性航天器的能量/姿态一体化控制系统(IPACS, Integrated Power/Attitude Control System)的动力学模型,该模型适合于姿态控制律设计及VSCMGs操纵律设计.采用动量管理和VSCMGs构型选取相结合的方法,有效地避免了VSCMGs设计时可能出现的奇异问题.分析了采用VSCMGs的柔性航天器IPACS中的动力学耦合问题,并以某大型航天器为例进行了数值仿真.分析和仿真结果显示出,当VSCMGs的力矩轴接近(或陷入)奇异或进行储/放能切换时,VSCMGs都会对柔性附件造成显著影响.      

MOEMS陀螺的谐振腔设计

微光机电(MOEMS)陀螺代表着微型光学陀螺的重要发展方向,而MOEMS谐振腔的设计是谐振式MOEMS陀螺的核心技术.提出了一种新颖的基于微纳米加工技术的MOEMS空间谐振腔结构,介绍了其工作原理和系统构成.建立了谐振腔的数学模型,并利用MATLAB软件对其重要参数进行了仿真计算及分析.为提高谐振腔清晰度及系统测量精度,优化了谐振腔输入输出镜的技术指标,并在此基础上完成了谐振腔的微加工工艺设计.结果表明:所设计的谐振腔清晰度可以达到346,陀螺极限灵敏度为0.25(°)/h,同时可以有效克服克尔效应、背向散射、偏振等光路噪声的影响.      

一种用于目标跟踪的UT-BLUE滤波方法

雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 滤波算法,以便解决上述非线性跟踪问题.首先,该算法利用无迹变换对经由直角坐标系下非线性目标运动模型得到的目标状态及其协方差作出预测,然后在保持传感器坐标系(极坐标系)下所固有的量测误差的同时,直接对它们作出状态估计.在算法推导及Monte-Carlo仿真过程中,将新的BLUE滤波算法和EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法进行比较,结果表明新算法的有效性和适用性.