综合火力/飞行控制系统的仿人智能控制

本文介绍了综合火力/飞行控制系统的仿人智能控制。首先给出了智能控制系统的数学模型,然后较深入地研究了耦合控制器的结构与设计,详细地论述了控制器中各功能模块(特征识别模块、知识库、规则库、数据库、推理机等)的原理与设计内容,并讨论了相应的控制模式的选取及特征模型的划分,最后对包含耦合控制器的系统,考虑不同的飞行状态条件,进行了计算机仿真。仿真结果表明,所设计的智能控制结构能很好地模拟飞行员的控制行为并具有满意的控制品质。     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

Fuzzy multi-criteria decision-making approach to prioritization of space debris for removal

As private companies and government space agencies begin to seriously consider the task of active space debris removal, it is becoming increasingly more important to determine the highest priority objects to deorbit. This work sets forth an approach for prioritization of space debris through the utilization of Multi-Criteria Decision-Making methodologies and fuzzy logic, as well as both quantitative and qualitative criteria. The proposed debris prioritization approach considers various criteria including the orbit, size, mass, pairwise and total collision probabilities, and decay timeframe of each debris object. The means of assigning attributes to each assessment criterion is discussed in detail. To determine the weighting scheme for the criteria, a questionnaire was prepared and shared with experts in the field of space situational awareness. The work examines over two thousand critical debris objects selected from the existing debris catalog with respect to these criteria. The quantified attributes for each debris object are then aggregated through the fuzzy versions of the Analytic Hierarchy Process and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. The results of the analysis identify high-priority debris objects for removal from Earth-bound orbits.     

Modeling and Algorithm Application of Weapon Assignment System

In order to improve weapon assignment(WA)accuracy in real scenario,an artificial neural network(ANN)model is built to calculate real-time weapon kill probabilities.Considering the WA characteristic,each input representing one assessment index should be normalized properly.Therefore,the modified WA model is oriented from constant value to dynamic computation.Then an improved invasive weed optimization algorithm is applied to solve the WA problem.During search process,local search is used to improve the initial population,and seed reproduction is redefined to guarantee the mutation from multipoint to single point.In addition,the idea of vaccination and immune selection in biology is added into optimization process.Finally,simulation results verify the model′s rationality and effectiveness of the proposed algorithm.     

燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择

针对燃气轮机气路性能的监测诊断需求,基于气路小偏差分析得到的影响系数矩阵,首先从测量参数选择的相关性要求出发,应用模糊聚类分析方法得到了要求数目的目标聚类;进一步从参数选择的敏感性等要求出发,通过模糊综合评价方法从多元素聚类中筛选出了各自的代表测量参数,从而实现了燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择.实例表明:利用模糊聚类分析方法可直接实现测量参数的相关性选择,并可以方便可靠地根据目标要求选择合理的测量参数组合,利用模糊综合评价方法的测量参数的敏感性选择更为有效可靠.     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。     

飞机保障设备发展现状及建议

航空保障设备是综合保障要素之一,是战斗能力形成的重要支撑。本文介绍了国外保障设备发展趋势,分析了我军面临的主要问题:保障设备需求论证不充分,研制流程不规范,"通用化、系列化、模块化"程度低,缺乏全寿命周期的数据信息分析共享等,提出了飞机保障设备发展措施与建议,可作为我军保障设备未来发展的参考。     

卫星状态智能诊断知识库设计方法

及时准确地发现并处理卫星出现的异常,对卫星运控管理非常重要,关系到卫星在轨使用寿命。设计卫星状态智能诊断知识库,基于该知识库构建的卫星在轨状态自动化报警诊断系统,能够辅助卫星管理人员进行运控管理,这对提高工作效率、降低管理成本、提高卫星安全性具有重要意义。     

航天器发射飞行安全智能决策研究与实现

针对航天发射的特点,将智能决策和空间信息处理技术运用于航天发射飞行的安 全判决中,建立发射场及其飞行航区的基础地理数据库和基础信息数据库。分析飞行过程中 瞬时落点区域的地理属性,实现火箭飞行过程中安全管道、预示落点、飞行参数和飞行轨迹 等在数字地图上的实时显示,实时监控火箭的飞行状态。在决策中提出了“目标-规则基-特 征状态体”的领域知识表示模型,为火箭飞行的安全提供实时辅助决策。
     

基于现场总线和智能变送器的风洞气流参数测量系统研制

准确测量来流雷诺数对于研究一些对雷诺数变化敏感的流动现象十分重要,为了得到较为准确雷诺数需要测量来流速度、温度和环境大气压等气流参数。本研究基于带Hart通信协议的智能变送器以及数字式振筒气压仪,在低速风洞中实现了一套简单实用的气流参数采集系统。其中,主机和差压、温度变送器之间通过Hart适配器相连接,并通过串口以Hart协议实现通信;而数字式振筒气压仪与计算机之间则直接通过串口实现通信。在系统开发过程中对Hart协议进行了解析和测试。在该系统气流参数采集的基础上,实现了来流雷诺数实时精确的计算,并对比了因温度和气压波动导致的雷诺数计算差异对旋成体大迎角雷诺数效应研究的影响,从而进一步说明了发展该系统的重要性。