触觉信息表征技术与分类感知试验

面向空间智能精细化操作的需求,采用提取触觉传感信息的方式对目标进行识别。在动态序列匹配(dynamic time warping,DTW)距离的基础上,应用DTW核实现对触觉序列信息的高效表征,提出了触觉序列的联合稀疏编码算法,用于一个单独时间序列的不同手指间触觉信息的简单融合。对训练样本进行学习构建数据库,用不同的触觉反馈信息进行典型目标的分类试验,总体识别率为90.07%。触觉联合稀疏编码算法不仅简单而且能挖掘不同手指采集的触觉信息指尖的内在联系,为操控目标的智能化识别提供一种有效的途径,未来可用于在轨服务。     

航天智能控制技术让运载火箭“会学习”

高可靠和智能化是未来智能航天器的主要特点,本文聚焦航天器高可靠、智能化的发展需求。梳理了中国运载火箭从无到有、从有到全的发展历程,提出了航天智能技术从航天器的可靠性做起,航天器的可靠性从航天智能控制做起,航天智能控制从"会学习"的火箭做起。围绕航天智能控制技术如何使运载火箭"会学习"的发展架构,进一步探索了"边飞边学"和"终身学习"智能控制技术的理论研究和应用现状,支撑中国"会学习"运载火箭高可靠和智能化的发展。     

拟人智能控制三级倒立摆机理的研究

从杂技顶杆演艺的机理出发,采用相平面分析法并结合人的控制经验,阐述一种比较直观的定性分析与定量估算相结合的拟人智能控制倒立摆方法,从而形成一级倒立摆的控制规律.在引入"等效小车"概念的基础上,易将一级倒立摆系统的分析方法推广到二级、三级(甚至更多级)倒立摆系统的分析.理论分析与实测结果是一致的,从而表明相平面这种定性的分析方法分析倒立摆是可行的.      

吸附式压气机叶型优化设计

将微分进化算法和流场数值模拟技术相结合,建立了1套吸附式压气机叶型智能优化系统。此系统可以对进口亚声、超声的吸附式压气机叶型进行优化。通过准3维叶栅通道计算程序-MISES进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取吸附式叶型最重要的2个变量,吸气量和吸气位置作为优化参数,以叶型的损失系数作为优化目标,自动寻优找到该叶型的最佳吸气量和对应的吸气位置。数值计算结果表明:优化后的吸附式叶型的气动性能有了明显的提高。     

一种航空发动机数控系统可靠度分配的方法

在V ague集理论的表决模型中引入了倾向性因子,并据此提出了一种可靠性影响因素赋权的方法。将此方法与模糊综合评判理论结合,建立了综合评判系统各单元之间相对失效系数的模型。然后借助该模型及MATLAB软件,提出了一种具有冷贮备单元的航空发动机数控系统可靠度的模糊分配方法。该方法适用于缺乏可靠性数据的方案论证及初步设计阶段。      

核热源功率测量系统冷端温度控制策略

基于核热源功率测量系统冷端温度控制需要,建立系统动态特性模型.在开环仿真分析的基础上,分别设计了PID（proportion integration differentiation）控制、模糊控制以及支持向量机(SVMsupport vector machines)智能预测控制3种控制算法,并完成了其仿真研究,验证了测量系统控温的可行性.结果表明:将SVM优秀的非线性函数逼近能力与预测控制相结合来拟合被控非线性系统模型,并通过支持向量机的预测结果进行反馈校正,使系统具有良好的鲁棒性和稳定性,易于工程应用.      

基于MDP的战机对抗导弹措施优化方法

对战机对抗导弹的措施优化问题进行了研究,将该问题归结为不确定条件下的序贯决策问题,提出了一种基于Markov决策过程(MDP)的导弹对抗措施优化方法。首先,该方法根据作战过程将作战阶段分为不同的状态,将电子对抗措施(ECM)和战术机动作为可供战机选择的行动;然后,通过不同战术行动下状态之间的转移概率来反映行动的不确定性,以雷达搜索状态和导弹命中状态的期望值来表征不同策略下的飞机生存力;最后,通过建立Markov决策模型得到飞机生存力最大时各个状态对应的最佳行动。仿真结果表明:飞机生存力随着时间推移而逐渐降低;不同策略下飞机的生存力不同,基于MDP的策略可以有效提高飞机的生存力;单步优化措施不能提高战机的生存力,必须考虑长期状态转移的影响。     

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法

深度强化学习（DRL）作为一种新型的基于机器学习的控制算法,在机器人和无人机等智能控制领域展现出了优异的性能,而卫星姿态控制领域仍然在广泛使用传统的PID控制算法。随着卫星的小型化、智能化以至软件定义卫星的出现,传统控制算法越来越难以满足姿态控制系统对适应性、自主性、鲁棒性的需求。因此对基于深度强化学习的姿态控制算法进行了研究,该算法使用基于模型的算法,比非基于模型的算法拥有更快的收敛速度。与传统控制策略相比,该算法无需对卫星的物理参数和轨道参数等先验知识,具有较强的适应能力和自主控制能力,可以满足软件定义卫星适应不同硬件环境,进行快速研发和部署的需求。此外,该算法通过引入目标网络和并行化启发式搜索算法之后,在网络精度和计算速度方面进行了优化,并且通过仿真实验进行了验证。      

具有智能调节机构的航空发动机自适应控制系统

采用仅利用输入输出测量值的模型,参考自适应控制,设计了某型涡扇发动机的多变量控制系统;在飞行包线内选取标称点分别确定了自适应律的参数,以保证控制系统性能在该标称点处达到最优;用神经网络的方法拟合了发动机工作条件与自适应律参数之间的关系,建立了根据发动机工作状况选择合适自适应律参数的智能调节机构。仿真结果表明,所设计的控制系统在整个飞行包线内的标称点与非标称点均具有良好的性能。     

智能管理系统中若干问题的研究

根据智能管理系统的智能化、集成化的特点和技术要求,研究了开发智能管理系统的四个关键技术问题：广义管理模型、启发优化方法、多库协同软件及智能接口;探讨了面向问题的求解规则、分解重构的优化策略和协同工作的并行思想